百度-AI异构计算-二面面经

1. 自我介绍与项目介绍3. cuda bank conflict4. cuda softmax5. online softmax与flash attention6. 大模型的端侧部署7. 模型导出的动态维度问题8. 对感知规划控制算法的了解9. 量化相关10. 多线程，openmp，mpi11. ncnn交叉编译12. ncnn源码懂多少技术面就一面，后面约了线下终面，懒得折腾，不占坑位了，拒掉了。#高性能计算##高性能计算面经#

这里的环境特别好，空气清新，每天上班都能看到羊驼和鸵鸟，很舒服。工作氛围也很不错。公司有一套完善的规章制度，管理也很人性化，精神压力小了很多。再说说薪资待遇，TCL中环在同行业里算是比较高的，过年时还有各种补贴和活动总之，能在这里工作，我觉得挺幸运的

1.流程化介绍项目。2.问了简历中的mlir和tvm。tvm relay调度源语和tir调度源语的区别mlir和tvm的区别。如何提高性能。只做过lcs带宽匹配。体感：这边业务是手写算子，更侧重单op性能优化的方法和手段，想搞算子开发的可以去找找gemm/conv op优化的各种方法来看看。无八股，无Lc，答得凑合，但是方向不太匹配。

高性能计算优化工程师（北京），部门主要做车上模型的优化，包括算子还有pipeline之类的 timeline10.24 一面 约的比较晚，应该是前面的大佬拒了10.28 二面前两面的感觉不错，问问项目，问问八股+手撕但是明显感觉比其他厂问的更深，不管是项目还是八股10.31 三面 依然是技术面，继续深挖项目，有些压力面的感觉，被问的有些发毛了，没抓住要点，面试官嫌我啰嗦又没讲到他想听的。然后手撕多少也受了些情绪影响，没写好11.1 感谢信😓感觉挺遗憾的，虽然听说给的不是很高，但是能感觉部门的技术还是很专业的。另外三次面试对方都没开摄像头，可能这是传统吧总体上比较看重项目，cpu，...