卓驭面试题 · 性能优化
卓驭相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 356 道真题 · 当前筛选命中 25 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化
考察点
技术栈
第 1 题模型增大主要带来的是什么瓶颈？ 考察对大规模模型训练与推理资源瓶颈的理解第 2 题在项目中，你是如何评估内存占用和资源使用的性能的？ 考察性能评估的方法论和量化手段第 3 题DDR怎么设计的,怎么布线,注意什么 考察DDR接口设计与PCB布线的工程要点和风险意识第 4 题关于性能优化，你有哪些思考和实践？ 考察性能优化方法论和实践经验第 5 题对于高性能计算岗位的理解，做这个方向的工作需要具备哪些知识和技能？ 考察候选人对高性能计算岗位的认知、知识体系与技术视野第 6 题Eigen 为什么要进行内存对齐？ 考察对 Eigen 内存对齐原因的理解及其对性能的影响第 7 题在你的机器人项目中，还有哪些方面可以进一步优化？ 考察候选人基于项目现状提出优化方向和技术优先级的能力第 8 题如何使用NVIDIA Nsight辅助性能优化？重点关注了哪些指标？ 考察GPU性能分析工具的使用方法和指标解读能力第 9 题在项目中分析资源使用（如CPU、IO）时，你有哪些性能优化的思考路径？ 考察性能优化的系统思考和分析能力第 10 题请解释vector的底层实现原理,特别是它的扩容机制。在实际使用中,有哪些方法可以避免vector的反复扩容? 考察vector底层存储模型、扩容策略及性能优化意识第 11 题在模型和算子已经固定的情况下，影响模型推理速度的因素有哪些？ 考察对推理性能影响因素的全面理解与系统性分析第 12 题prefill阶段有没有办法加快KV cache的生成？ 考察对LLM推理prefill阶段性能优化的理解第 13 题吞吐量的含义是什么？ 考察对系统性能关键指标吞吐量的基本概念理解第 14 题项目里出现内存溢出的情况怎么解决，有什么方法？ 考察内存溢出问题定位、分析与解决方法的系统性能力第 15 题请分享推理加速的选择，以及vLLM和DeepSpeed-MII主要的推理加速技术路线。 考察对主流大模型推理加速框架技术路线的理解与选型能力第 16 题如何通过代码优化来减少频繁的上下文切换开销？ 考察对上下文切换成因的理解及实际优化手段第 17 题vector扩容原理是什么？ 考察动态数组容量管理、扩容策略与复杂度分析第 18 题提示词长度是否会影响 LLM 推理速度？主要体现在哪个阶段？ 考察对 LLM 推理过程（预填充与解码）时延差异的理解第 19 题请介绍你在项目中是如何进行内存占用评估的，采用了哪些方法？ 考察内存评估的方法论和实际应用第 20 题请解释 C++ std::vector 的内存管理与扩容机制。 考察对 vector 容量、扩容与内存释放机制的理解