中科曙光一二面面经

投的是c++岗，但捞出来的是gpu计算优化。两天速通两面泡池子，发一下面经。

一面
1，cuda的内存结构
2，寄存器的漫溢问题
3，一个线程所需要的寄存器数量是否是越少越好
4，有什么好的方法来规避溢出的问题
 5，cuda编程中共享内存的半个冲突是什么情况
6，cuda流
7，有访问的优化计算方式
8,float4
9，大模型哪些是decoderonly，哪些是encoder-decoder的模型
11，bn和ln的区别

二面
1，cuda如何设计kernal
2，实现两个矩阵的相乘优化
3，lfu机制如何用
4，blockId和blockDim的常见使用场景
5，扩散模型如何抑制去噪的多样化
6，扩散推理过程中如何保证内存的优化使用
7，如何在encoder-decoder中增加跳跃链接加速训练