1.自我介绍2.先问了下我的论文，背景是什么，为什么做这个改进，创新点是怎么来的3.项目的背景，自己负责的部分是什么，其他模块负责什么4.DETR,RT-DETR，yolov5的模型结构。DETR的模型都忘了长什么样子了。5.模型量化原理介绍一下，量化算子具体是怎么算的？6.ROS通信7.推理框架的特点8.给了一个函数，问我各个参数得梯度怎么算，以及梯度是怎么传播的9.手撕代码,leetcode 26，CUDA矩阵乘反问：训练为主吗？答：不是训练推理都有，但是都要会一点。 #秋招提前批启动你开冲了吗# #模型部署#

一面自我介绍经历和项目拷打有定义新的 mlir dialect 吗做项目时有参考 torch-mlir 吗有考虑动态图的问题吗转成 tosa 和 tensor 后，接着 lower 到哪些 dialectOne-shot bufferization 和基于 dialect bufferization 你有了解到吗了解 llvm 的 isa 和 dyn_cast 吗做题给定一个计算图，计算运行该计算图所需的最小内存反问做什么的：面试官是偏图编译优化的面评：总体还是比较满意的，但各个项目和实习都可以再做深入一点二面自我介绍写过 cuda 吗了解静态图和动态图吗，他们之间的区别是什么mlir 中怎么...

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#

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