AI 工程师（推理与算子优化）一面、二面面经

0831 发笔试，40道选择+2道编程给60分钟。选择题是各种c++八股大乱炖，编程题一道normal一道easy（稍微变了变） 不过应该没咋参考，我来不及做都进面了。 0902 一面： 项目拷打： - gpu 和 dcu 在底层具体架构上的区别 - spmv 和 gemm 的特性 - 针对 cpu 的优化，针对到一些跨 numa 导致掉性能的情况如何调优？openMP 的使用？ - 矩阵乘分块如何实现优化 - 实习做了什么？为什么做了个和你方向不相关的工作？对 tts 的实现有什么了解？ 平时用哪些调优工具，主要关注哪些条目？ - 例如在发生 stall 的时候，主要有哪些情况分类？如何定位 stall 的原因？ cpu 和 gpu 并发时，如果 cpu 调度太慢如何提高整体的性能？ 一个 cuda kernel 在 launch 的时候 cpu 都做了些什么事？ ai 方面的了解？ - ai 算子优化的项目？ - 了解具体的一些算子框架吗？ - 具体的技术？比如算子融合 为什么没有投 hpc 相关的岗位（不是我根本不知道有啊） 反问环节： - 问了业务：推理优化、客户自定义算子的调优、agent 开发 - 这里面试官问我，你有了解一些 agent 在算子调优方面的应用吗？现在做的很好了 - 问了 cpu/gpu 调度那个问题 - 问了我表现得怎么样，回答是觉得我调优可以，但是 ai 方面的基础不好，可以考虑去投 hpc 的岗位。寄 #秋招面试记录# 0907 二面： 像是走流程，十几分钟结束了。 让自我介绍，讲几个项目 问了ai算子你懂哪些 然后就反问了 感觉是kpi