被狠狠拷打了，发点面经攒攒人品1.什么是cudagraph。为什么cudagraph会用到更多的显存。推理的什么阶段更适合cudagrapho2.讲跨block的内部通信，warp原语。举一些warp原语的例子，讲讲都是什么。3.讲一下对nv芯片的ptx机器模型的认识。4.讲讲对cuda代码编译流程的认识。5.讲讲MLIR，以及为什么要设计MLIR出来6.手撕:归并排序

1. 项目中遇到的问题及解决方案2. 多线程结构从有锁到无锁的改进点消除锁竞争、线程阻塞与上下文切换使用原子操作 atomic 替代锁使用 CAS 实现无锁更新无锁队列/环形缓冲区线程数据隔离，减少共享资源避免死锁、优先级反转3. unique_lock 和 lock_guard 的共同点和区别共同点：都是 RAII 风格，自动加锁、自动解锁防止异常导致死锁区别：lock_guard：轻量、无额外开销、不能手动解锁unique_lock：灵活、支持手动 lock/unlock、可转移所有权、可配合条件变量、性能略低4. 项目场景相关问题5. 实习相关问题6. 是否熟悉 CUDA 编程了解核函数...

很多人问我如何准备大模型的面试，分享下我的经验，针对两种情况：1. 有大模型实习2. 无大模型实习针对无大模型实习的情况，我建议先找一段中厂实习为主，比如 zhipu、Minimax （当然有大厂进大厂）这些，相对容易进，尽量积累大模型实习经历。针对有大模型实习的情况，复习内容为：1. 常规八股（transformer、bert 等）2. 最新八股（GQA 等）3. 技术报告（一定要自己看原PDF，目前推荐 DeepSeekV3, R1, kimi1.5, Minimax-01, Qwen2.5, Qwen2.5-VL）4. 手撕 Leetcode：Hot1005. 手撕模型，比如 MHA 这些首先是常规八股和最新八股，这一部分可以自己找找网上资料，整理好的，背。然后是技术报告，目前推荐的内容有：1. DeepSeekV3：必读2. DeepSeekR1：必读3. Kimi1.5：选读4. Minimax-01：选读，据我所知最长上下文模型（外推到 4M，不过好像被 LLama4 的 10M 超过了）5. Qwen2.5：必读6. LLama3.1：必读7. Qwen2.5-VL（如果简历有多模态内容）：选读重点关注：1. 阶段训练（预训练几段、Post-training 几段？上下文用了多少？数据配比是什么？）2. 模型创新点（MHA 创新是什么？作用是什么？）3. 上下文优化创新点（一般是优化显存和阶段训练）4. 多模态优化创新点（简历有多模态内容）5. 几个模型不同之处（比如 Qwen2 和 Qwen2.5 的不同之处）最后是手撕，Leetcode 只刷 Hot100 够了，模型手撕建议关注（我目前会的）：1. MHA2. LayerNorm3. Transformer Encoder (MHA+LayerNorm+FFN)4. PE（绝对位置编码）5. ROPE6. SwiGLU7. RmsNorm每次面试前快速过一遍就 ok 了。

前端、后端、ios、android、测试、产品、运营、设计、数分、推广&新媒体、PMO管理等都有岗位。欢迎给我简历，前端后研发简历可直达主管～