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题集来源：Rocky Ding（WeThinkIn）收录项目：AIGC-Interview-Book查看原题集

题目目录

38 道原题

  1. Triton常用API介绍

    原题
    关联题目Triton 的分块编程模型与常用内核接口如何配合？模型训练与对齐 / 分布式训练与计算硬件操作实践深入0篇相关面经

  2. Triton的编译流程

    原题
    关联题目CUDA、Triton、CUTE 与 MLIR 位于哪些抽象层，如何选择算子开发路径？模型训练与对齐 / 分布式训练与计算硬件比较选型进阶0篇相关面经

  3. 什么是IR表示？

    原题
    关联题目模型中间表示与 AOT、JIT 编译在部署中起什么作用？AI 应用工程与治理 / 模型服务、部署与交付原理机制进阶0篇相关面经

  4. 计算图优化的常用方法？

    原题
    关联题目模型部署中的计算图简化与优化如何工作？AI 应用工程与治理 / 模型服务、部署与交付原理机制进阶0篇相关面经

  5. 介绍一下AI模型中钩子函数的原理和作用

    原题
    关联题目神经网络中的前向与反向 Hook 如何工作，有哪些使用边界？模型训练与对齐 / 训练框架、调参与排障原理机制进阶0篇相关面经

  6. 介绍一下PyTorch中DataLoader库的底层原理

    原题
    关联题目PyTorch DataLoader 如何组织采样、批次与并行数据读取？模型训练与对齐 / 训练数据构建与治理原理机制进阶0篇相关面经

  7. AIGC时代主流的深度学习框架有哪些？各自有什么特点？

    原题
    关联题目PyTorch 与 TensorFlow 应如何比较和选择？模型训练与对齐 / 训练框架、调参与排障比较选型进阶0篇相关面经

    1. Caffe的depthwise为什么慢，该如何优化?

      关联题目Depthwise 卷积为什么常达不到理论计算量对应的加速比？模型基础与推理 / 多模态与生成模型原理机制进阶0篇相关面经

    2. Caffe新加一层需要哪些操作?

      关联题目如何在 Caffe 中增加自定义网络层？模型训练与对齐 / 训练框架、调参与排障操作实践进阶0篇相关面经
    完整原题

    28.Caffe的depthwise为什么慢，该如何优化?Caffe新加一层需要哪些操作?

    原题

  9. 介绍一下torchrun的用法

    原题
    关联题目如何用 torchrun 启动并配置单机或多机分布式训练？模型训练与对齐 / 分布式训练与计算硬件操作实践进阶0篇相关面经

  10. PyTorch中autograd的工作原理是什么

    原题
    关联题目PyTorch autograd 如何记录计算并管理梯度与计算图？模型训练与对齐 / 训练框架、调参与排障原理机制进阶0篇相关面经