20道单选，3道多选，2道编程    cin >> 没做完，第一道仅通过28%,第二道DP没写完，多重背包问题，用二维背包逆序遍历，没写完结束了    >> 单选多选涉及OS 计网 计组中的体系 [尴尬[摸鱼中] #牛客AI配图神器#

前言从去年7月回到老家省会已经过去半年多了，说实话刚开始很不甘心，总觉得自己还有没不完的劲，不过到现在也逐渐的适应了较慢生活节奏，今天就来聊聊互联网企业与国企之间的差异，也给广大牛油们提供个乐子。楼主是20年毕业就去了北京搬砖，一搬就是4年，4年还只在一家互联网公司搬，在这个问题上还是有自己的一点见解。工作强度可以这么说，在北京的时候天亮着下班的次数屈指可数，前期技术确实不太行，而跟不上节奏经常需要加班，且互联网小公司的需求都很急很紧张，要通过快速迭代抢占某个独角兽业务的市场，所以经常加班。后期一是习惯了不想着回到自己的小出租屋里干焦虑，二是因为楼主还幻想着拿这家小厂子当跳板，晚上总是吃完饭再...

Time line3.12 一面 hr面3.13 二面 技术面3.17 三面 技术面3.24 oc一面主要就是聊聊天，介绍公司基本情况以及薪资待遇（正常来说，这不应该三面么）二面1.简单介绍一下你自己2.拷打项目，几种常见卷积算法的优缺点3.写算子时有碰到bank conflict吗？为什么会发生bank confict以及如何解决？4.说一下CPU和GPU的架构5.说一下你对grid，block，thread的理解6.写算子时如何最大化地利用缓存？迭代一次的数据尽量符合L1的大小，整个程序的数据尽量符合L2的大小。（当时我的回答）7.你知道线程束分歧吗？（warp divergent 也叫线程束分化）8.手撕矩阵乘算子（当时我打开vscode，他看了我写的reduce以及conv2d，于是便叫我写一个矩阵乘）第一次技术面，有点紧张，在面试官的提示下顺利写出naive版本，然后说自己对后面的优化，以及如何确定最佳分块大小。过程中还问了blockDim.x和gridDim.x最大能开多少。反问环节三面感觉和二面差不多，主要也是拷打项目不同点：1.共享内存和cache的区别2.你了解Tensor core吗？它和CUDA core比加速矩阵乘谁更快？3.你了解Transformer吗？4.softmax算法在深度学习中的应用5.手撕softmax算子（有了经验后，十分顺利）反问环节最后祝大家都能顺利找到实习#面经##实习##算子开发##CUDA#

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