华为AI，Base上海选哪个部门好？

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pytorch中的DataLoader是多线程还是多进程；如何查看进程；GPT-2和T5-small大小cpp中的数组实际存储是连续的嘛；是虚拟内存中连续还是物理内存连续；平时cpp开发在32位环境还是64位环境；32位环境还是64位环境怎么看；32位和64位区别；1B参数模型ZeRO2内存减少量；1B参数模型显存占用计算；ZeRO2相比数据并行为什么没有增加通信容量；分布式训练通信发生在什么地方；通信容量是多少；一个卡需要通信参数量为B，AllReduce通信量计算；手撕原创算法题；感觉方向不是很匹配，不知道为什么这么多开发的问题，分布式训练推理优化、大模型反而问的很少

华子-ai工程师岗位-秋招面经！ #软件开发笔面经# #华为求职进展汇总# 秋招的重头戏-华子终于来了！地点:雁塔区香格里拉大酒店流程:技术一面+技术二面+主管面，前两轮如果通过，会发短信通知，最后一轮结束，发面试结束短信，25小时后会显示主管面结果。一面:流程:自我介绍，简历提问+机考题目回顾+手撕代码(写在草稿纸上)+反问。简历提问:拷打项目经历，先简单介绍项目，然后提问其中的一些技术点。比如MOE模型是什么，模型为什么这么设计，模型效果提升显著的原因思考。感觉遵循一条线:做了什么，具体怎么做的，为什么这么做，还有其他哪些做法，后续还会有哪些改进。穿插八股，比如介绍下Transformer模型的优点，为什么要用Transformer。还问了大模型加速推理的方法，有无做过算法优化加速的课题项目。机考题目回顾:面试官帮回忆机考题做的什么，讲一下当时的思路。可能会穿插一些数据结构和算法的知识:比如python的单例模式，python的内存管理机制。手撕代码:岛屿数量，如果你一时智障说做过这题，大概率要加赛，再给你变个式，比如类似封闭岛屿。反问:部门，业务场景。计算产品线，模型的推理加速，算子开发等。(ps: 面试官挺帅的)二面:流程:自我介绍+项目提问+手撕代码+反问。项目提问:用户兴趣建模具体怎么做的，为什么用Transformer，介绍下Transformer的结构等，项目里的智能体状态,动作,奖励等是如何设计的，要解决的问题是什么。又问到了模型的加速训练推理的方法。是否用过一些训练加速、分布式训练的框架。手撕代码:三数之和，并分析时间复杂度。反问:部门，业务场景。也是和模型加速相关的业务，怪不得反复鞭尸。三面:偏技术:用通俗的语言介绍下前向传播和反向传播，介绍下Transformer。偏素质:成绩排名；是否保研；项目是不是自己一个人完成的，有无涉及合作；如何看待奋斗者文化；你是否会承担团队里的额外工作；如果你的合作者态度消极，你会如何做；你做过的最有成就的事情以及原因；你做过的最失败的项目以及原因；期望薪资是怎么样的；很有可能会派到上海，如何考虑上海base地；工作中可能会涉及到和客户打交道，做一些非研发的工作，有什么想法。建议:提前了解下华为公司的核心价值观，如果投的ai算法，一定要了解Transformer，现在模型的训练推理加速也成基本八股了。

有做完理想笔试一个月还没有约面的吗？