AI Infra:训练、推理与 GPU 平台工程

题集来源:Onefly(ranxi2001)收录项目:zero2Agent查看原题集

题目目录

39 道原题
  1. 如何用 Roofline 和算术强度指导 CUDA 算子优化?从 GEMM 分块到寄存器压力如何逐层定位?

    原题
  2. FlashAttention 为什么更快?Online Softmax、Tiling、重计算和不同版本分别解决什么瓶颈?

    原题
  3. KV Cache 占用如何计算,为什么不能只按请求数做容量规划?

    原题
  4. 如何从模型结构估算参数量、FLOPs、训练显存、推理访存与 MFU?

    原题
  5. 如何估算 All-Reduce/All-to-All 通信量并实现计算通信重叠?拓扑和 RDMA 如何影响结果?

    原题
  6. GPU 内存层次如何使用?Pinned Memory、Shared Memory、Bank Conflict 与异步 H2D/D2H 分别解决什么问题?

    原题
  7. vLLM/SGLang 的请求调度与 Continuous Batching 如何工作?请求被抢占后如何恢复?

    原题
  8. 大模型训练吞吐低时,如何用 MFU、Profiler、通信和流水线空泡定位瓶颈?

    原题
  9. CUDA 的 Thread、Warp、Block、Grid 和 SM 如何映射?SIMT、同步与 Warp 分歧如何影响性能?

    原题
  10. FP8、NVFP4、INT8 与 W4A16 的数值格式、缩放粒度和硬件执行路径有何不同?

    原题