人工智能行业面试题 · 性能优化
人工智能行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 6000 道真题 · 当前筛选命中 316 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化
考察点
技术栈
第 41 题请分别说明 MySQL 和 Redis 的核心性能指标（如 QPS、延迟等），并解释这些指标通常如何被观测和优化。 考察对数据库与缓存系统常见性能指标的理解及观测优化思路第 42 题请解释浏览器中的重排（reflow）和重绘（repaint），并说明它们之间的关系及如何减少对页面性能的影响。 考察对浏览器渲染机制的理解及性能优化能力第 43 题怎么看大模型推理时显卡是算力不够还是显存不够？ 考察对GPU推理瓶颈的识别、分析和定位能力第 44 题你写前端的时候有遇到过页面加载过慢的情况吗，怎么处理的？ 考察前端性能问题定位与优化的实践能力第 45 题请介绍你在实习项目中进行性能优化和内存优化的具体方法和成果。 考察性能与内存优化的方法论和实践能力第 46 题使用了Tree-Shaking，这个对Tailwind也有用吗，不是没有CSS文件吗。说说Tree-Shaking怎么优化。 考察对Tree-Shaking原理及CSS处理机制的理解第 47 题Linux对内存是否有优化的管理算法？ 考察对Linux内存管理核心机制的理解与记忆第 48 题如何将关键点预测的精度提升五倍？请说明你在局部特征与全局特征融合方面的思路。 考察特征融合方案、精度提升策略与结构化表达第 49 题如果用户上传一个很大的 Excel 文件需要解析，你会如何设计处理方案？ 考察大数据量文件处理的性能设计、浏览器限制与方案权衡第 50 题LLM 推理时上下文长度变长会对解码速度产生什么影响？ 考察对 KV Cache 与长上下文性能代价的理解第 51 题在模型训练和部署过程中，你是如何进行模型调参和模型裁剪的？请结合具体方法说明。 考察模型调参与裁剪的方法论、实操经验和权衡能力第 52 题分析Transformer的复杂度 考察对Transformer网络结构和计算复杂度的理解第 53 题请解释vector容器的底层实现原理，并说明其动态扩容机制。 考察对vector内存管理、扩容策略及性能权衡的理解第 54 题在进行性能压测和监控时，有哪些关键判断点？ 考察性能压测的指标识别、监控要点与结果评估能力第 55 题为什么采用批处理（batch）可以提高系统的吞吐量？ 考察对批处理提升吞吐量的底层机制理解第 56 题请介绍 MySQL 索引的底层数据结构、实现原理以及使用中的注意事项。 考察 MySQL 索引的底层原理、常见类型选择与使用规范第 57 题请说明标准阈值电压（SVT）、低阈值电压（LVT）、高阈值电压（HVT）和超低阈值电压（ULVT）等器件之间的区别，并分析阈值电压与功耗的关系及其原因。 考察对CMOS工艺多阈值器件特性的理解及功耗折中原理第 58 题使用 JMeter 进行压测的基本流程是什么？ 考察性能测试工具实操方法与测试设计能力第 59 题给定一个包含学生各科成绩的成绩表，请写出按总成绩降序查询每位学生总成绩的SQL语句，并说明如何优化查询性能。 考察SQL聚合查询、排序及性能优化能力第 60 题vLLM的核心原理是什么？它如何提升推理吞吐量？ 考察LLM推理优化技术的理解深度