AI infra推理方向日常实习面经总结

攒人品攒人品～～
1.实习拷打
2.推理相关知识点：
1.transformer架构（encoder-only、decoder-only、encoder-decoder各自优缺点，模型举例）
2.prefill/decode 结合roofline讲
3.nv基础（grid、block、thread、warp、l0cache/l1cache(shared memory)/l2cache/global memory、sram/hbm、tensor core、tma等）
4.vllm相关（pagedattention、连续批处理、v0/v1架构、chunked prefill、prifix caching等）
5.sglang相关 （radixattention，sglang代码没怎么看，问的不多）
flashattention v1-v3、flashdecoding
6.量化（LLM.int8()、SmoothQuant、AWQ、GPTQ等、量化的好处）
7.投机解码（什么是投机解码、lookahead、n-gram、medusa、eagle）
8.并行（dp/tp/pp/ep各自是什么，在vllm中如何实现）
9.通信（reduce、gather、开销考虑）
10.主流模型架构（llama1-3的演变、qwen3的moe怎么做的、deepseek的mtp）
11.kvcache压缩手段（MHA、MQA、GQA、MLA）
12.pd分离
3.其他知识点
计网、操作系统、python八股 都很基础
4.手撕
leetcode：反转链表、链表重排（lc143）、中序遍历二叉树的递归和非递归实现、最长连续序列（lc128）
triton/cuda：layer norm、大矩阵规约求和、online-softmax