03-02 12:53 门头沟学院 机器学习
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发些面经攒攒人品
1. GPU算子优化通用方法论：profiling定性（memory/compute-bound）
2. 针对性优化（访存连续性/计算简化/block size调整）
3. 项目深挖，问得比较细，具体的优化过的部分都有问到
4. 分布式通信原语理解：all-reduce / all-gather / all-to-all 语义区分
5. 手撕CUDA编程：large array reduce sum 实现（shared memory归约 + 分层kernel设计）
6. 系统基础：进程/线程/协程概念
7. CPU调度粒度（进程级 vs 线程级公平性）
1. GPU算子优化通用方法论：profiling定性（memory/compute-bound）
2. 针对性优化（访存连续性/计算简化/block size调整）
3. 项目深挖，问得比较细，具体的优化过的部分都有问到
4. 分布式通信原语理解：all-reduce / all-gather / all-to-all 语义区分
5. 手撕CUDA编程：large array reduce sum 实现（shared memory归约 + 分层kernel设计）
6. 系统基础：进程/线程/协程概念
7. CPU调度粒度（进程级 vs 线程级公平性）
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哞客374226558号
数字马力（长沙）信息技术有限公司_后端开发
很详细的面镜感谢分享
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