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1 篇面经6 道面试题

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共 6 道题

排序：

0277
FlashAttention 为什么能节省显存并提速，是否改变注意力结果？
模型基础与推理推理优化与模型压缩
原理机制已有答案
进阶
1 篇面经5 个题集来源
4883
数据并行训练如何工作，怎样提高其效率？
模型训练与对齐分布式训练与计算硬件
原理机制
进阶
1 篇面经5 个题集来源
0035
大模型计算中的流水线并行和张量并行如何工作？
模型训练与对齐分布式训练与计算硬件
比较选型
进阶
1 篇面经4 个题集来源
10273
SIMD 与 SIMT 的执行模型有什么区别，是否可以组合使用？
模型训练与对齐分布式训练与计算硬件
原理机制
进阶
1 篇面经
16406
GPU 的基本硬件架构由哪些部分组成？
模型训练与对齐分布式训练与计算硬件
概念解释
进阶
1 篇面经
16951
GPU Shared Memory 的作用是什么，怎样在 CUDA 程序中使用？
模型训练与对齐分布式训练与计算硬件
原理机制
进阶
1 篇面经