2年编译器社招经验—燧原一面
1. mlir表示和优化
燧原软件栈是基于mlir+llvm,所以很多问题都在问mlir相关,这块儿我以前没有做过,答的都很浅显。
2. xla相关
xla动态性不好,如何解决(还得是手写算子)
3. tvm相关
我答的也很浅显,期间面试官提到很多公司都在放弃tvm自动生成?事实就是npu手写算子性能非常好,自动生成还是有限制的。
面试时间半小时,面试官人蛮好的,主要还是自己经验不匹配,不了解mlir和tvm在他们组确实是硬伤,我感觉过的机会有点小
提醒广大想搞深度学习编译器的小伙伴,赶紧补一补mlir和tvm相关知识吧,这两年编译器真的卷起来了。
我丢,今天hr通知我一面过了…准备二面😂感谢大佬不挂之恩!
燧原软件栈是基于mlir+llvm,所以很多问题都在问mlir相关,这块儿我以前没有做过,答的都很浅显。
2. xla相关
xla动态性不好,如何解决(还得是手写算子)
3. tvm相关
我答的也很浅显,期间面试官提到很多公司都在放弃tvm自动生成?事实就是npu手写算子性能非常好,自动生成还是有限制的。
面试时间半小时,面试官人蛮好的,主要还是自己经验不匹配,不了解mlir和tvm在他们组确实是硬伤,我感觉过的机会有点小
提醒广大想搞深度学习编译器的小伙伴,赶紧补一补mlir和tvm相关知识吧,这两年编译器真的卷起来了。
我丢,今天hr通知我一面过了…准备二面😂感谢大佬不挂之恩!
全部评论
什么岗啊
啥时候面得
编译器岗,昨天面的
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Spark-:欢迎大佬加入腾讯莞工俱乐部,有空可以一起吃饭,入职后找charlexchen他是俱乐部话事人开玩笑的,恭喜大佬拿到腾讯offer,teg是个很nice的bg回想两年前入职鹅子也跟大佬一样的心情,可惜两年时间能改变太多导致已经润了,祝大佬在腾讯过的开心愉快
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投递华为等公司10个岗位
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