电子/半导体行业面试题 · tech:cuda
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共 19445 道真题 · 当前筛选命中 37 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:cuda
考察点
技术栈
第 21 题CUDA核函数怎么优化？ 考察CUDA并行编程的性能优化意识和具体技术手段第 22 题请手撕实现一个 CUDA LayerNorm 的 kernel。 考察 CUDA 编程基础、并行归约与 LayerNorm 算法的实现能力第 23 题请介绍 GPGPU 与图形渲染 GPU 的主要区别，以及你了解的 GPU 架构层面的关键组成。 考察对 GPU 通用计算与图形处理差异及底层架构的理解第 24 题SIMT是什么？ 考察对SIMT架构概念的准确理解和与SIMD的区别第 25 题blockId和blockDim的常见使用场景是什么？ 考察对CUDA线程层次结构中blockId和blockDim的理解与应用第 26 题请介绍 CUDA 的内存结构，并说明不同内存的使用场景。 考察对 CUDA 存储器层次、作用域、速度与容量的理解第 27 题请解释CUDA编程中并行性与并发性的区别，并说明它们在GPU编程中的应用。 考察对GPU并行执行模型的理解及术语辨析能力第 28 题请介绍你用 CUDA 完成的一个具体项目或任务，以及你在其中的角色和所做的工作。 考察候选人 CUDA 编程实践经验、问题抽象能力与结果表述第 29 题请介绍GPU的架构特点、CUDA编程模型以及执行模型。 考察对GPU硬件架构、CUDA编程模型和执行机制的理解第 30 题请手写CUDA代码实现矩阵每一行的reduce sum，并说明性能优化点。 考察CUDA并行归约实现与行级reduction的优化意识第 31 题请描述GPU中各存储层次（Global Memory、Local Memory、Shared Memory、Register）在容量、带宽和访存延迟上的大致量级差异。 考察对GPU存储层次结构与性能特征的理解第 32 题请介绍你在 CUDA 内核优化方面的常用思路和方法。 考察 CUDA 内核优化的系统性思维和实践方法第 33 题想要做模型部署推理加速应该如何学习？ 考察对模型部署推理加速领域的知识体系构建与学习路径规划第 34 题请简要介绍GPU的主要体系结构组成部分，并说明它们如何支持并行计算？ 考察对GPU硬件架构的基本理解及其与并行计算的关系第 35 题block能否被调度到不同SM上？ 考察GPU线程块调度机制与硬件资源约束第 36 题有把CUDA函数进行优化吗？ 考察候选人对CUDA性能优化的实际经验与优化思路第 37 题你在工程实践中是否接触过 CUDA 编程？是否有过量化加速相关的优化工作或思考？ 考察候选人工程实践深度、GPU 编程经验与对量化加速的认知