人工智能面试题 · 性能优化 · CUDA
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共 11389 道真题 · 当前筛选命中 18 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化 · CUDA
考察点
技术栈
第 1 题说明图片前处理的CUDA算子编写具体流程：计算出矩阵直接使用双线性插值，可合并几乎所有前处理步骤，速度提升10倍以上。 考察CUDA编程流程、算子优化与图像前处理合并能力第 2 题写一个GPU上的reduce操作，使用block实现；然后优化为使用warp shuffle，并讨论还能做哪些进一步优化。 考察GPU并行归约的多种实现方式及优化策略第 3 题请结合你对 CUDA 的熟悉程度，说明 GPU 的架构特点、内存模型以及 CUDA 的编程运行模型。 考察对 GPU 硬件架构、存储层次和 CUDA 执行模型的理解深度第 4 题请解释GPU shared memory中的bank conflict是什么，以及如何避免？ 考察对GPU内存架构和性能优化机制的理解第 5 题加载到shared memory和直接从HBM取input比为什么更快 考察对GPU内存层次、带宽和延迟差异的理解第 6 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 7 题CUDA Stream 有什么要求？请说明其与设备重叠的关系。 考察对 CUDA Stream 并发执行和硬件资源约束的理解第 8 题请解释 CUDA 中的原子操作，并说明其用途和可能存在的问题。 考察对 CUDA 原子操作原理、适用场景及性能风险的理解第 9 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 10 题请用 CUDA 实现一个向量加法，说明核函数、线程配置和访存优化。 考察 CUDA 编程基础和并行计算优化意识第 11 题在英伟达GPU编程中，多进程、多线程与CUDA流之间是什么关系？请对比实现并发和性能隔离的方案。 考察对GPU并发模型、流机制及多进程/多线程调度差异的理解第 12 题请介绍你为 CUDA 算子做了哪些优化？ 考察 CUDA 算子性能优化的实践经验与理解深度第 13 题用CUDA实现一个元素级乘法时有什么优化手段？ 考察CUDA并行计算优化、内存访问模式和资源利用率第 14 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 15 题请介绍一次你使用 CUDA 编程的经验，包括你负责的部分和遇到的挑战。 考察 CUDA 编程的实际经验、并行计算理解和问题解决能力第 16 题请简要介绍 FlashAttention 的原理与设计动机。 考察对注意力计算复杂度、显存瓶颈及 IO 感知优化的理解第 17 题请介绍CUDA的存储体系及其层次结构。 考察对CUDA内存层级、访问速度与使用场景的理解第 18 题请介绍你在CUDA算子优化方面的一次具体实践，包括优化目标、方法和效果。 考察候选人对CUDA算子优化的实际理解和实践经验