百度-AI异构计算-二面面经

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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过了吗佬
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发布于 09-09 23:23 广东

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09-07 12:55
元戎启行_研发_开发工程师
【元戎面经】25届高性能工程师
8.14一面 出自一 自我介绍    吟唱三分钟左右二 拷打项目    深挖，挖的最深的一次三 手撕一个场景题    设计一个计算节点类，在一个计算图中，找到需要匹配（融合）的算子    其实基本是撕出来的了    可惜 有点紧张 C++类被我傻不拉几的写成了 class A(){}。。直接自创p++(c++ + python)把面试官也惊到了一共45min左右（基本花在手撕上了）有一说一 面试官感觉水平是真的高！8.1一面出自concat如果有四个维度，每个维度该如何拼接CUDA写concat，四个维度。每个维度都怎么写LRU7.29一面出自总体感觉面试官还是挺有水平的，计算图，执行图...
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09-07 16:26
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门头沟学院 算法工程师
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不愿透露姓名的神秘牛友
09-01 20:11
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元戎启行 高性能计算 一二面面经
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...
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大模型预训练面经(五）
你了解 Mixtral 8*7B 模型训练的优化组选择吗？机内通信首选的策略组应该是什么，选择的原因是什么？shared_memory 一定重要吗，cuda 中的 memory 种类和使用方式介绍一下cuda launch 的过程，CPU 端怎么知道命令完成的GPU 之间的通信是如何完成的cuda 的计算和通信指令是如何发出的CP 的并行方式和并行思想，ring 和 ulysses 的技术介绍介绍一下在大模型训练/推理过程中常见的通信原语请解释并介绍一下 Roofline 模型，是怎么运用到实际场景中的如果给你一些 CPU，GPU 的型号，你如何去对他们进行比较合适的组装，以及机内机间的带宽你...
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