前言最近总结了影石创新（Insta360）嵌入式开发岗位的一面面试题，整个面试持续约60分钟，题目难度较高，涉及面广。影石作为全景相机和运动相机领域的头部企业，对嵌入式工程师的要求非常严格，面试官从底层原理到实际应用层层深入，考察候选人的技术深度和工程实践能力。这次面试让我深刻体会到，嵌入式开发不仅需要扎实的理论基础，更需要将知识融会贯通应用到实际场景中。下面整理了20道核心面试题，这些都是嵌入式岗位常考的八股文知识点。面试题目在全景相机的图像采集系统中，如何使用DMA实现多路摄像头数据的高效传输？DMA的双缓冲模式如何配置？影石相机需要同时处理多个传感器数据（IMU、GPS、温度传感器），如...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

1. 如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存？这个问题不能只看模型参数量，还得把训练时真正占显存的几部分一起算进去。全参数微调时，显存通常会被下面这些东西吃掉：模型参数本身梯度优化器状态前向传播保存的激活值CUDA 运行时和框架缓存如果用的是 AdamW 这类优化器，除了参数之外，还要额外维护一阶矩和二阶矩，所以训练显存会明显高于推理显存。一个比较粗糙但实用的经验是：全参数微调的显存，往往是模型权重显存的 6 到 12 倍左右，具体还得看序列长度、batch size、是否开 gradient checkpointing、是否做 ZeRO/FSDP 分片。拿 7B 模型举例，F...