cuda面试之-softmax

最新推荐文章于 2025-11-25 10:01:10 发布
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#c++

先占个坑，过后整理

AI面试指南：AI工具总结评测，助力求职季
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
09-30 3019
在竞争激烈的AI领域秋招季，准备充分并借助高效工具是提升面试通过率的关键。本文主要介绍一些针对秋招的AI面试工具和学习资源，分为简历优化、面试助手、手撕代码练习三个方向，这些工具不仅能帮助求职者优化简历、丰富面试知识，还能提高编程技能，为秋招做好充分准备，帮助求职者提高面试准备的效率和成功率。
算法面试准备 - 手撕系列第一期 - Softmax
m0_62030579的博客
01-14 2045
算法面试准备 - 手撕系列第一期 - Softmax
CUDA算子手撕与面试指南
weixin_44286126的博客
12-14 3588
本项目是 CUDA 算子手撕与面试指南： 1. 汇总了面试高频的 CUDA 算子题目和优化策略，包含面试高频算子的编写示例 2. 项目从算子 native 实现到优化版本均包含完整代码，便于调试与性能分析 3. 每个算子附有相关的 GPU 知识点，帮助求职者高效备战 CUDA 编程面试。
CUDA入门教程
C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化
07-01 1107
原文地址:https://godweiyang.com/2021/01/25/cuda-reading/ 官方文档及书籍 英文好、时间充裕的同学可以精读官方文档或者著作。 NVIDIA CUDA C++ Programming Guide 地址：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html 这是英伟达官方的CUDA编程教程，但是我英文一般，简单过了一遍之后感觉很多细节没讲，有一定的跳跃性，所以我看完还是很朦胧。
【总结】一些常见的计算机视觉和深度学习问答，面试可能会问到。
Bismarckczy的博客
03-14 1010
BN的优点是网上谈过无数次的问题，不过我还是写了一篇博客具体介绍。博客地址再说优缺点首先关于BN，BN虽然很伟大，但是并不是没有缺点的，比如当我们的模型非常大的时候我们只能设置比较小的Batch Size，毕竟内存就那么多。而GN，在每个特征图BxHxWxC中，它将channel分成多个组，在每组内计算均值和方差，GN的计算与BatchSize无关，在Batch SIze小的时候带来的精度远超BN，而适当Batch Size的时候，BN和GN效果相当。
CUDAの大模型相关1
whaosoft143ai的博客
08-12 1014
比如Block Tile + K Tile的实现，block内一共32x32个Threads，需要加载到smem的数据也是32x32，那么，最简单的做法，只需要每个线程加载一个互不重复数据即可。需要注意的是，warp函数处理的是寄存器上的数据，也就是说，此时，没必要先加载数据到smem，再进行reduce，直接加载到寄存器即可（以前犯过这个小错误...）。题内话，大模型相关的岗位，手撕CUDA的概率非常大，leetcode反而写的少，就前段时间个人的经验，基本是4:1的比例，还是建议好好复习下CUDA。
深度学习--面试题目
Skye's Blog
02-26 5145
● BatchNormalization的作用 参考回答： 神经网络在训练的时候随着网络层数的加深,激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失。而BatchNormalization的作用是通过规范化的手段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域,从而使梯度变大,加快学习收敛速度,避免...
[持续更新] HPC高性能计算CUDA/C++面试知识点
YoungHong1992
10-11 381
CUDA实现尽量做到和C++实现做到bit对齐，有些公司会考察这个能力。
【AIGC】大模型面试高频考点08-位置编码篇
LeeZhao的博客
12-05 768
AIGC面试高频考点
CUDA101:学习cuda编程
aqwca的博客
09-08 1823
CUDA上图展示了16个并行(流)多(streaming multiprocessor)处理块(digrams)每个并行多处理块有8个并行处理器(streanming processors),所以一共128个并行处理器每个并行处理器有一个乘加单元 (Multiplication and Addition Unit)和一个加单元(multiplication unit).一张GT200显卡有30个并行多处理器,每个处理器有8个并行处理器,所以一共240个并行处理器,有多余1的TFLOP处理能力。
中英双语面试、笔试题 -- 计算机视觉(1) : 神经网络基础；Computer Vision Interview (1) :Fundamentals of Neural Networks
shiter编写程序的艺术
09-17 436
*随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）**是机器学习中常用的一种优化算法，其目的是最小化损失函数（或称为目标函数、成本函数）。与标准梯度下降方法不同，标准梯度下降计算整个训练数据集关于模型参数的梯度并据此更新参数，而随机梯度下降则在每次迭代时仅利用一个训练样本来估计梯度，并据此调整参数。
TensorFlow 面试题及详细答案 120道（61-70）-- 高级特性与工具
大剑师兰特的GIS世界
08-27 438
本文介绍了TensorFlow相关面试题，包括TensorFlow Hub的预训练模型使用、TensorFlow Probability的概率建模应用以及TensorBoard的可视化功能。TensorFlow Hub提供高质量预训练模型，支持迁移学习；TensorFlow Probability结合概率统计与深度学习，适用于不确定性问题；TensorBoard则可监控训练过程，可视化计算图、损失曲线和模型参数。这些工具能显著提升开发效率和模型性能。
【面试】AI算法工程师---面试题！（第二部分：AI部分）
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a_123456598的博客
07-29 4万+
深度学习
【C++】智能指针
2401_89058999的博客
11-21 747
什么是内存泄漏：内存泄漏指因为疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存，一般是忘记释放或者发生异常释放程序未能执行导致的。内存泄漏并不是指内存在物理上的消失，而是应用程序分 配某段内存后，因为设计错误，失去了对该段内存的控制，因而造成了内存的浪费。内存泄漏的危害：普通程序运行一会就结束了出现内存泄漏问题也不大，进程正常结束，页表的映射 关系解除，物理内存也可以释放。
2025年9月GESPC++三级真题解析（含视频）
weixin_46127956的博客
11-21 884
例如，2025 年 9 月 1 日是星期一，在输出九月的日历时，1 号的个位 1 就需要与星期一 MON 的最后一个字母 N 对齐。小 A 想知道，对于给定的数组 a，需要多少次操作才能使得 a 中的整数全部变成 0。你能帮他计算出答案吗？，int的最大值是2147483647，反转后就是7463847412，7要改为1否则int存储不了，即为1463847412。一行，一个正整数 m，表示需要按照格式输出 2025 年 m 月的日历。一行，一个正整数，表示 a 中整数全部变成 0 所需要的操作次数。
UVa10514 River Crossing
hlhgzx的博客
11-22 354
有一条很宽的河，中间有n（0≤n≤11）个小岛。给出两条河岸线（均为最多有100 个顶点的折线）和小岛（均为简单多边形）的信息，求一条过河的路径，使得淌水部分的总长度最短。假定只能从图中看得见的地方过河。用floyd算法即可，需要预先计算河道-河道、河道-小岛、小岛-小岛的直接淌水最小长度作为dp的初值。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 448
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
华为OD机试 双机位B卷 - 整数编码 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
最新发布
qq_45776114的博客
11-25 212
华为OD机试 双机位B卷 整数编码，提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解。
【免费】中国电子学会C语言（C++）scratch python 机器人技术 三维创意 所有历年真题卷全部免费2025年09月己更新
星卯教育-信奥教练tony
11-22 292
电子学会scratch等级考试1-4级 链接：https://pan.quark.cn/s/ab0f0a0ffd6c电子学会python等级考试料1-6级链接：https://pan.quark.cn/s/88f82804f7a2电子学会机器人考级1-6级链接：https://pan.quark.cn/s/4479f423f2ed电子学会C++语言考级1-8级链接：https://pan.quark.cn/s/61d890a7d94e电子学会三维创意设计链接：https://pan.quark.cn/s/6
百度大模型技术支持工程师面试
08-13
<think>嗯，用户想了解百度大模型技术支持工程师的面试内容、流程和准备建议。这个问题很具体，用户可能是正在准备面试的求职者，需要实用信息。 用户之前提到过深信服和百度大模型的面试经历参考，看来对科技公司的技术岗位面试很关注。这次特别聚焦在百度的大模型技术支持岗位，说明用户可能有明确的求职目标。 从岗位名称"大模型技术支持工程师"分析，这个职位需要兼顾技术深度和客户服务能力。面试应该会考察大模型技术原理、问题解决能力和沟通能力三方面。 面试流程方面，大型科技公司的技术岗通常有4-5轮。需要把每轮可能的形式说清楚：电话初筛、技术面、项目深挖、综合评估等环节的特点都要覆盖到。 技术准备要突出大模型特性。除了基础算法，要强调Transformer、RLHF、工程部署等实用知识。用户可能对"技术支持"岗位的技术要求存在疑问，需要解释清楚技术深度要到什么程度。 非技术能力也不能忽视。特别要说明如何展示技术人员的沟通能力，比如用STAR法则描述解决过的技术问题。用户可能没意识到这类软技能在技术支持岗位的重要性。 资源推荐部分，除了主流教材，应该包含Hugging Face这类实操平台。用户如果只有理论准备可能不够，动手调参经验很重要。 最后用鼓励性语言收尾很关键。求职面试压力大，用户需要被肯定。用"祝愿成功"比简单说"加油"更专业。 整体采用分模块的清晰结构：流程→技术准备→软技能→资源。避免信息堆砌，每个建议都要有针对性。比如说到"部署优化"时，立即关联到岗位实际工作场景，让用户明白为什么这个知识点重要。</think>百度大模型技术支持工程师的面试主要考察**大模型技术原理、工程实践、问题解决能力及客户沟通技巧**。以下是详细内容及建议： --- ### **一、面试流程（4-5轮）** 1. **技术初面（1小时）** - **重点**：大模型基础（Transformer架构、注意力机制）、Python/C++编码、Linux运维命令。 - **典型题**： - 解释BERT和GPT的区别？[^1] - 用Python实现一个简单的文本预处理函数（如分词、停用词过滤）。 2. **技术深挖（1-1.5小时）** - **项目复盘**：要求详细解释过往项目（如模型微调、部署优化），并回答： - 如何解决模型推理延迟高的问题？ - 是否处理过幻觉（Hallucination）问题？具体策略？ - **场景题**： > *客户反馈大模型输出结果不稳定，如何定位问题？* > 需分析数据漂移、提示工程、模型版本等可能性。 3. **系统设计（45分钟）** - 设计一个大模型服务化方案（如API接口、负载均衡、并发处理）。 - 讨论显存优化技巧（量化、KV Cache压缩）[^2]。 4. **综合评估（HR/主管面）** - 考察沟通能力、抗压能力、职业规划。 - 典型问题：*如何处理客户紧急投诉？* --- ### **二、核心技术准备建议** 1. **大模型基础** - **必掌握**： - Transformer结构（$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $） - 微调方法（LoRA, P-tuning）、RLHF流程。 - **学习资源**： - 《深入理解BERT》（理论） + Hugging Face文档（实战）。 2. **工程能力** - **部署工具**：熟悉vLLM、TensorRT-LLM等推理加速框架。 - **性能优化**：掌握量化（INT8）、动态批处理（Continuous Batching）。 3. **问题排查** - 日志分析（Prometheus/Grafana监控）、常见错误码（如CUDA OOM）。 - 调试工具：Nsight Systems（GPU性能分析）。 4. **行业知识** - 关注百度文心一言、千帆平台的官方技术文档。 --- ### **三、高频面试题示例** 1. **技术原理** - 解释位置编码（Positional Encoding）的作用？为什么用$ \sin/\cos $函数？ - 大模型推理时显存占用主要由哪些部分组成？ 2. **场景题** - 客户部署的模型响应速度突然变慢，如何逐步排查？ - 如何向非技术人员解释“模型幻觉”产生的原因？ 3. **编程题** ```python # 实现一个简单的KV Cache管理（伪代码） class KVCache: def __init__(self, max_tokens=4096): self.cache = {} self.max_tokens = max_tokens def update(self, new_kv, sequence_id): if sequence_id not in self.cache: self.cache[sequence_id] = [] self.cache[sequence_id].append(new_kv) # 触发LRU淘汰策略 if len(self.cache[sequence_id]) > self.max_tokens: self.cache[sequence_id].pop(0) ``` --- ### **四、差异化准备建议** - **技术广度**：了解竞品（如GPT-4、Claude）的技术差异，体现市场洞察。 - **客户视角**：模拟处理工单场景（如：*客户要求私有化部署但资源不足*）。 - **最新动态**：跟踪百度智能云峰会发布的技术方案（如模型蒸馏工具链）。 > 提示：面试官常通过“**追问细节**”考察真实性，务必深入复盘项目代码和实验数据！ --- **参考资料**： [^1]: 深信服技术面试题（网络/协议/系统方向） [^2]: 百度大模型算法工程师面经（内存优化/GC策略）
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