高性能计算

1. 自我介绍2. 项目介绍3. 端侧部署大模型做的移植工作4. kv cache的管理5. 如何优化大模型的部署推理加速6. 推理框架的设计7. 计算图的设计8. 量化的原理9. 量化出现过大的误差该如何处理10. 量化算子是如何计算的，计算图会发生哪些变化聊了一下职业发展和目标城市，一共30分钟#高性能计算##高性能计算面经##牛客创作赏金赛#

1. 自我介绍2. 项目介绍3. 目标检测算法4. 目标检测的类别数，数据集大小5. yolov5的改进6. 量化的校准数据集7. 量化的原理8. 量化的精度评估9. 量化计算scale的方法10. 吞吐量计算11. 推理框架12. 计算图的构建13. 卷积算子的实现14. 矩阵乘分块15. 大模型分词器16. ARM NEON17. kv cache18. 指针与引用19. 堆与栈20. 野指针和智能指针30分钟#秋招##面经##高性能计算#

周一投完这周共5个面试 面完3个 时间冲突放弃1个 周五还剩1个力扣和数据结构没怎么刷先上战场了 面试中目前失败一个（写了65%）研一下到现在学了半年CUDA和TensorRT构建推理引擎 各类模型的高性能算子和高性能推理还缺乏实践 更深的TVM，分布式的deepseed和汇编没时间了 现在迷茫了 要学的很多且可能学完依旧找不到 #高性能计算#  #高性能计算面经#  #HPC高性能计算工程师#

深圳AI异构计算-二面1.自我介绍2.项目背景，实际的落地，主要功能啥的，项目多少人，做了多久，基于规则，设备是什么3.RT-DETR与DETR的优化4.大模型推理加速的方法哪些5.attention算子加速6.手撕代码：leetcode 43，leetcode 946#面经##高性能计算##秋招#

一面 1. 自我介绍2. 项目介绍3. 预处理cuda加速4. 吞吐量如何增加5. 模型量化，体积减小与速度提高分析，精度分析6. 混合精度量化7. 多摄像头特征，多传感器特征如何对齐？8. bev的缺点，有什么问题9. chat-glm的预训练是怎么做的？10. 为什么没有q的cache11. 目标跟踪论文的介绍，拷打12. 小目标检测的trick13. bert与vit的位置编码，chat-glm的位置编码14. transformer结构加速15. flash attention16. 如何设计一个框架，支持后端各种不同硬件的推理框架17. layernorm如何计算的，是对哪一个维度18. safe softmax19. 特征值是什么，不同类型的特征怎么对齐，怎么评判提取一个特征好不好20. softmax对某一个类别的梯度，怎么计算的，是不是恒为正21. BN前如果有线性层，线性层还要加bias吗50分钟#高性能计算面经##高性能计算##模型部署##秋招#

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0905一面  0909HR面0920发测评 1011 OC我说下周一给答复，决定签不签#高性能计算##高性能计算面经#

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二面1. 自我介绍2. 推理框架的设计，计算图，运行图，内存管理3. 动态图，静态图，动态shape4. 图优化5. warp之间通信6. cuda reduce7. cuda softmax，warp处理与block处理的区别8. block，grid的设置，调度，为什么会影响算子速度9. CUDA的计算模型10.flash attention v1 v2面试时间：45分钟#面经##高性能计算##高性能计算面经##模型部署#

双非研究生，开学后研2。目前在用国产服务器神威做组内项目的并行优化，C和Fortran代码。招聘网站上关于神威的岗位几乎没有，于是想问大佬们是否要转cuda➕ai或者继续做神威，老师手里有一两张A100。 #高性能计算#  #并行计算#  #实习招聘#  #C#  #cuda#

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被语音部门捞了8.22测评8.23一面8.29二面9.3三面晚上问HR，告诉我拟录取了，不知道能不能泡出来 #百度提前批# #高性能计算#

1. PPT介绍2. 问了一些多目标跟踪算法3. 卡尔曼滤波4. 推理框架使用5. CUDA锁页内存问了20分钟的样子，没怎么问#高性能计算面经##高性能计算##牛客创作赏金赛#