柏楚电子-AI算法研究-一面
一面
1. 自我介绍
2. 项目介绍
3. 预处理cuda加速
4. 吞吐量如何增加
5. 模型量化,体积减小与速度提高分析,精度分析
6. 混合精度量化
7. 多摄像头特征,多传感器特征如何对齐?
8. bev的缺点,有什么问题
9. chat-glm的预训练是怎么做的?
10. 为什么没有q的cache
11. 目标跟踪论文的介绍,拷打
12. 小目标检测的trick
13. bert与vit的位置编码,chat-glm的位置编码
14. transformer结构加速
15. flash attention
16. 如何设计一个框架,支持后端各种不同硬件的推理框架
17. layernorm如何计算的,是对哪一个维度
18. safe softmax
19. 特征值是什么,不同类型的特征怎么对齐,怎么评判提取一个特征好不好
20. softmax对某一个类别的梯度,怎么计算的,是不是恒为正
21. BN前如果有线性层,线性层还要加bias吗
50分钟
#高性能计算面经#
#高性能计算#
#模型部署#
#秋招#
1. 自我介绍
2. 项目介绍
3. 预处理cuda加速
4. 吞吐量如何增加
5. 模型量化,体积减小与速度提高分析,精度分析
6. 混合精度量化
7. 多摄像头特征,多传感器特征如何对齐?
8. bev的缺点,有什么问题
9. chat-glm的预训练是怎么做的?
10. 为什么没有q的cache
11. 目标跟踪论文的介绍,拷打
12. 小目标检测的trick
13. bert与vit的位置编码,chat-glm的位置编码
14. transformer结构加速
15. flash attention
16. 如何设计一个框架,支持后端各种不同硬件的推理框架
17. layernorm如何计算的,是对哪一个维度
18. safe softmax
19. 特征值是什么,不同类型的特征怎么对齐,怎么评判提取一个特征好不好
20. softmax对某一个类别的梯度,怎么计算的,是不是恒为正
21. BN前如果有线性层,线性层还要加bias吗
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全部评论
请问什么时候笔试的?
请问有结果吗
可以问一下笔试主要考什么吗
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