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30 篇面经268 道面试题

官方招聘开始复习

15907

计算 32×32 矩阵求和时，如何安排访问方式以实现合并访存？

模型训练与对齐分布式训练与计算硬件

方案设计

进阶

15908

模型推理服务应关注哪些延迟、吞吐、资源与失败指标？

AI 应用工程与治理性能、时延与成本

效果评估

进阶

15909

Decoder-only 模型的架构是什么，如何完成自回归生成？

模型基础与推理模型架构与表示

原理机制

进阶

15910

CUDA Core 与 Tensor Core 各适合哪些计算场景？

模型训练与对齐分布式训练与计算硬件

比较选型

进阶

15911

用 CUDA 实现矩阵逐行 Top-1，并说明 Shared Memory 归约与多行优化。

算法与编程题并发、文件与工程编码

代码题

进阶

16077

RAG 中为什么先做向量检索，再做关键词检索？

RAG 与知识系统混合检索与重排序

技术决策

进阶

16078

聊天记录按什么维度组织和存储，用户与会话如何关联？

软件工程基础系统架构与业务设计

方案设计

进阶

16079

如何设计一个 Agent 竞赛平台？

Agent 原理与系统Agent 应用架构与场景设计

方案设计

进阶

16792

CUDA 局部变量怎样分配到寄存器，资源不足时会怎样影响执行？

模型训练与对齐分布式训练与计算硬件

原理机制

进阶

16793

CUDA 算子怎样利用共享内存、Warp Shuffle 和向量化加载优化访问？

模型训练与对齐分布式训练与计算硬件

方案设计

进阶

另有 6 篇多公司合集，可在面经记录中查看。