《HPC高性能计算工程师》专题

1、自我介绍 2、项目介绍 3、主要做了什么，为什么这样做 4、模型结构 5、与原算法比较，优势和不足 6、在学校有没有学过机器学习深度学习相关课程 7、滤波器（不会） 8、怎样部署（不会） 9、评价指标 10、倾向于做什么方向 11、线性回归与逻辑回归 12、朴素贝叶斯 13、代码题：单位园随机采样 #摩尔线程##摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司#

👥面试题目 一面 项目 cuda详细说（好久了有的忘记了说的磕磕巴巴的） 然后 讲了实习的东西 感觉和他们目前的业务比较match 基础问题 c加加和cuda的基础问题 一个膨胀卷积实现的手撕 呃问我怎么优化 没回答出来 给我讲解了我还是没明白 笑死 面试官无语 反问 两轮技术面 技术业务偏向移动端硬件优化这边 面试官比较友好 亲切 没开摄像头 希望可以进二面 跪求

前面大部分时间在聊项目，一共大概五十分钟 自动微分的流程、怎么写？ 你用的动态图还是静态图？ 动态图和静态图的优势劣势？ 框架中用了什么技巧了吗？ 怎么加入分支？（不知道，就让我说CPU中的分支预测了，说完补充了一些GPU中的分支） Cache的层次结构？如何高效利用cache（讲了集中优化方法，更换访存策略，tiling等） 讲一下roofline model？你有没有用roofline分析过什

自我介绍。学习过程。 CUDA 基本知识。 CUDA 基本术语。 CUDA 学习书籍。 CUDA 编程 IDE 使用，CUDA debug 怎么做。 CUDA graph 了解不。并不，所以不继续问下去了。 用 CUDA 对数组排序。答用奇偶变换排序，但觉得20分钟写不出来，遂放弃。 三个方向，对哪个方向感兴趣。单机单卡算法机器学习算法移植；多级多卡大模型(类ChatGpt)移植；多机多卡计算机视

最简单的经验法则之一是记住硬件喜欢数组，并且针对数组的迭代进行了高度优化。对许多问题的一个简单优化只是停止使用花哨的数据结构，只使用简单的数组（或C++中的std：：vectors）。这需要一些时间来适应。 C++类是那种“奇特的数据结构”，即一种可以用数组代替的数据类型，以在C++程序中获得更高的性能吗？

【名称】蔚来高性能计算日常实习 1 2 3面 【时间】23.07 【公司】蔚来 【岗位】高性能计算 【面经】个人 一面： 1. 自我介绍 2. 深挖实习 3. 你用过TensorRT 讲讲对 TensorRT的理解 4. 讲讲TensorRT 和 OpenVINO的区别 C++ 八股： 5. C++面向对象特性 面向对象特性分别如何体现的 6. 讲一下继承 7. 讲一下虚函数 8. 讲一下vect

校验者: @曲晓峰 @小瑶 翻译者: @小瑶 对于某些 applications （应用），estimators（估计器）的性能（主要是 prediction time （预测时间）的 latency （延迟）和 throughput （吞吐量））至关重要。考虑 training throughput （训练吞吐量）也可能是有意义的，但是在 production setup （生产设置）（通常在脱

运维 DevOps 持续交付 持续集成 部署 蓝绿部署 灰度发布 金丝雀发布 Canary 部署 PHOENIX 部署 AWS CloudFormation 配置 Chef Puppet Ansible AWS OpsWorks 开发 流程 Scrum Crystal FDD 语言 Java Python Go JavaScript PHP Ruby Clojure Julia 架构 分布式消息

我正在研究一个基于代理的流行病模型。这个想法是单个代理根据他们在网络中观察到的情况（基于距离）做出决定。我在每个代理中都有几个功能，可以动态更新受感染接触者的数量，接触者表现出特定行为等。 下面的代码用于计算代理网络中受感染的联系人。 至少还有3个这样的函数可以保持表示代理网络中其他功能的其他代理的计数。现在，当我 有没有一种计算效率更高的方法来跟踪更大人口的网络统计数据？

1. 介绍项目。巴拉巴拉... 2. 说说 Reduction 算子调优实现策略；Conv 呢，是滑窗实现的还是怎么；其它的算子知道吗，比如 Softmax,Droupot。 - Reduction。巴拉巴拉... - Conv 按滑窗策略实现。还有 img2col 方式，不过我没看过源码。 - Gemm、Transpose，其它不了解，只知道有通用现成的解决方案，没时间学。 3. C++ 重载；

主要内容：1.消费消息的性能优化手段,2.消费者组1.消费消息的性能优化手段 1.1 稀疏索引 Kafka 利用offset 和 timestamp 查到消息。 B Tree 类的索引并不适用于 Kafka。哈希索引看起来却非常合适。 为了加快读操作，如果只需要在内存中维护一个「从 offset 到日志文件偏移量」的映射关系即可，每次根据 offset 查找消息时，从哈希表中得到偏移量，再去读文件即可。（根据 timestamp 查消息也可以采用

主要内容：1. 存储消息的性能优化手段1. 存储消息的性能优化手段 存储消息属于 Broker 端的核心功能 IO多路复用, 磁盘顺序写, page缓存, 分区分段结构 1.1 IO 多路复用 对于 Kafka Broker 来说，要做到高性能，首先要考虑的是：设计出一个高效的网络通信模型，用来处理它和 Producer 以及 Consumer 之间的消息传递问题。 SocketServer : Kafka采用的是Reactor 网络

主要内容：1. 如何理解高性能设计,2. Kafka 高性能设计的全景图,3. 生产消息的性能优化手段,4.Kafka源码分析Kafka 的高性能设计可以说是全方位的，从 Prodcuer 、到 Broker、再到 Consumer， 1. 如何理解高性能设计 对于线程池、多级缓存、IO 多路复用、零拷贝等技术是一个系统性的问题，至少需要深入到操作系统层面。从 CPU 和存储入手，去了解底层的实现机制，然后再自底往上，一层一层去解密和贯穿起来。 高性能设计离不开的就是计算和IO 计算： 1、让更

1，25分钟简历+项目周边八股，开始面了之后才知道现在都all in 大模型了，看到我简历上有大模型相关的就狂问大模型训练、微调、分布式等等细节，之前准备的高性能八股一点没问。。。 2，算法题是手撕attention算子，只用写前向不用写反向，基于numpy实现，还需要自己手写softmax，这个我之前看过llama的推理源码，能回忆起来一些，大致写出来了，但是v的shape有一些问题，最终跑通了

主要内容：1.Kafka 的技术难点,2.Kafka 架构设计,3.Kafka的宏观架构设计,4.Kafka 的整体架构1.Kafka 的技术难点 Kafka 为实时日志流而生，要处理的并发和数据量非常大。可见，Kafka 本身就是一个高并发系统，它必然会遇到高并发场景下典型的三高挑战：高性能、高可用和高扩展。 为了简化实现的复杂度，Kafka 最终采用了很巧妙的消息模型：它将所有消息进行了持久化存储，让消费者自己各取所需，想取哪个消息，想什么时候取都行，只需要传递一个消息的 offset 进行