2025年人工智能軟硬件知識考試題(附答案)一、單項選擇題（每題2分，共40分）1.以下哪種AI芯片架構(gòu)最適合處理大模型訓(xùn)練中的矩陣乘法運算？A.通用CPUB.GPU（圖形處理器）C.FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）D.ASIC（專用集成電路）2.大模型訓(xùn)練中，“梯度檢查點（GradientCheckpointing）”技術(shù)的核心目的是？A.提高計算精度B.減少內(nèi)存占用C.加速前向傳播D.增強模型泛化能力3.存算一體（In-MemoryComputing）芯片的主要優(yōu)勢是？A.降低數(shù)據(jù)搬運能耗B.支持動態(tài)編程C.提升浮點運算精度D.兼容多指令集架構(gòu)4.2025年主流AI推理芯片中，HBM（高帶寬內(nèi)存）的典型帶寬指標(biāo)約為？A.100GB/sB.500GB/sC.1.2TB/sD.3.0TB/s5.混合精度訓(xùn)練（MixedPrecisionTraining）通常結(jié)合以下哪兩種精度？A.FP32與INT8B.FP16與BF16C.BF16與INT4D.FP32與FP646.以下哪項不是大模型推理優(yōu)化的常用技術(shù)？A.模型量化（Quantization）B.知識蒸餾（KnowledgeDistillation）C.梯度累積（GradientAccumulation）D.稀疏計算（SparseComputation）7.神經(jīng)擬態(tài)芯片（NeuromorphicChip）的設(shè)計靈感主要來源于？A.傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)B.人類大腦神經(jīng)突觸結(jié)構(gòu)C.量子計算并行性D.圖靈機計算模型8.大語言模型（LLM）訓(xùn)練時，“序列長度擴展”（如從4096到32768）對硬件的核心挑戰(zhàn)是？A.浮點運算能力B.內(nèi)存帶寬與容量C.芯片散熱效率D.指令集兼容性9.以下哪種框架更擅長動態(tài)計算圖與靜態(tài)計算圖的融合優(yōu)化？A.TensorFlow3.0B.PyTorch3.5C.JAX2.2D.MindSpore2.810.對抗樣本攻擊（AdversarialAttack）對AI系統(tǒng)的主要威脅是？A.降低模型訓(xùn)練速度B.破壞數(shù)據(jù)隱私C.導(dǎo)致模型錯誤分類D.增加計算能耗11.2025年主流AI訓(xùn)練集群中，節(jié)點間通信主要采用的協(xié)議是？A.PCIe5.0B.InfiniBandHDR100C.Ethernet100GD.CXL3.012.多模態(tài)大模型（如視覺-語言模型）推理時，對硬件的特殊需求是？A.更高的整數(shù)運算能力B.支持多數(shù)據(jù)流并行處理C.增強的浮點精度D.更低的待機功耗13.以下哪項是AI芯片能效比（TOPS/W）的關(guān)鍵影響因素？A.芯片封裝尺寸B.內(nèi)存訪問延遲C.計算單元與存儲單元的耦合度D.芯片工作溫度14.聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）中，“客戶端-服務(wù)器”架構(gòu)的核心優(yōu)勢是？A.降低服務(wù)器計算壓力B.保護(hù)本地數(shù)據(jù)隱私C.提升模型訓(xùn)練速度D.減少通信帶寬需求15.大模型微調(diào)（Fine-tuning）時，LoRA（低秩適應(yīng)）技術(shù)的主要作用是？A.減少可訓(xùn)練參數(shù)數(shù)量B.提升模型初始精度C.支持多任務(wù)同時微調(diào)D.降低硬件浮點運算要求16.以下哪種存儲技術(shù)最適合AI芯片的片上緩存？A.DRAM（動態(tài)隨機存取存儲器）B.SRAM（靜態(tài)隨機存取存儲器）C.NANDFlash（閃存）D.3DXPoint（非易失性內(nèi)存）17.AI推理時，“speculativedecoding”技術(shù)的目的是？A.減少生成文本的重復(fù)率B.加速序列生成過程C.提升生成內(nèi)容的邏輯性D.降低模型對顯存的需求18.以下哪項不是AI倫理中的關(guān)鍵問題？A.算法偏見（Bias）B.模型可解釋性（Interpretability）C.計算資源分配公平性D.芯片制程工藝迭代速度19.2025年主流AI訓(xùn)練芯片的典型制程工藝是？A.7nmB.5nmC.3nmD.2nm20.動態(tài)稀疏化（DynamicSparsity）技術(shù)在大模型中的應(yīng)用場景主要是？A.提升訓(xùn)練穩(wěn)定性B.減少推理時的計算量C.增強模型泛化能力D.降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本二、填空題（每題2分，共20分）1.大模型訓(xùn)練中，“激活重計算”（ActivationRecomputation）是______技術(shù)的另一種表述。2.2025年主流AI推理芯片的典型張量核心（TensorCore）支持的計算精度包括______、______和INT4。3.存算一體芯片的核心指標(biāo)是______（單位：TOPS/W），其數(shù)值通常比傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)芯片高_(dá)_____倍以上。4.多模態(tài)大模型的“對齊訓(xùn)練”（AlignmentTraining）需要同時優(yōu)化______損失和______損失。5.AI框架的“自動并行化”（AutoParallelism）技術(shù)主要解決______和______的分布式訓(xùn)練策略自動分配問題。6.對抗訓(xùn)練（AdversarialTraining）通過向輸入數(shù)據(jù)添加______，提升模型的______能力。7.2025年主流HBM（高帶寬內(nèi)存）采用______堆疊技術(shù)，典型容量為______GB。8.神經(jīng)擬態(tài)芯片的計算單元通常模擬生物神經(jīng)元的______和______行為。9.大模型量化時，“權(quán)重量化”和“激活量化”的主要區(qū)別在于______是否參與動態(tài)計算。10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的“異質(zhì)性”挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在______和______的差異上。三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述GPU、TPU、NPU在AI計算中的核心差異，并舉例說明各自典型應(yīng)用場景。2.解釋大模型訓(xùn)練中“內(nèi)存墻”（MemoryWall）問題的成因及三種主流解決方案。3.對比分析模型量化（Quantization）與知識蒸餾（KnowledgeDistillation）在推理優(yōu)化中的優(yōu)缺點。4.說明AI芯片中“稀疏計算支持”（SparseComputationSupport）的實現(xiàn)原理及其對大模型推理的意義。5.結(jié)合2025年技術(shù)趨勢，分析多模態(tài)大模型對軟硬件協(xié)同設(shè)計提出的新需求。四、綜合題（每題20分，共40分）1.假設(shè)你需要為一個基于大語言模型的智能客服系統(tǒng)設(shè)計高效推理方案（要求響應(yīng)時間<200ms，并發(fā)量1000次/秒），請從硬件選型、軟件優(yōu)化、部署架構(gòu)三方面提出具體方案，并說明各環(huán)節(jié)的技術(shù)依據(jù)。2.2025年某AI公司計劃訓(xùn)練一個參數(shù)規(guī)模為2000億的多模態(tài)大模型（含文本、圖像、視頻輸入），請分析其面臨的軟硬件挑戰(zhàn)，并提出針對性解決方案（需涵蓋計算、存儲、通信、訓(xùn)練策略四方面）。答案一、單項選擇題1.B（GPU的大規(guī)模并行計算單元適合矩陣乘法）2.B（通過重新計算部分激活值減少內(nèi)存存儲需求）3.A（避免馮·諾依曼架構(gòu)中計算與存儲分離導(dǎo)致的數(shù)據(jù)搬運能耗）4.C（2025年主流HBM3e帶寬約1.2TB/s）5.B（FP16與BF16是當(dāng)前混合精度訓(xùn)練的主流組合）6.C（梯度累積用于訓(xùn)練階段，非推理優(yōu)化）7.B（模擬神經(jīng)元的突觸連接與脈沖發(fā)放）8.B（長序列導(dǎo)致注意力機制的內(nèi)存占用呈平方級增長）9.B（PyTorch3.5強化了TorchDynamo對動靜圖融合的支持）10.C（對抗樣本通過微小擾動導(dǎo)致模型錯誤分類）11.B（InfiniBandHDR100是AI集群節(jié)點間通信的主流協(xié)議）12.B（多模態(tài)需并行處理文本、圖像等不同數(shù)據(jù)流）13.C（計算與存儲的近鄰設(shè)計直接影響能效）14.B（本地訓(xùn)練模型參數(shù)，僅上傳更新量保護(hù)隱私）15.A（通過低秩矩陣逼近減少可訓(xùn)練參數(shù)至0.1%以下）16.B（SRAM速度快，適合片上緩存）17.B（通過預(yù)生成候選token加速序列生成過程）18.D（制程工藝屬于技術(shù)迭代，非倫理問題）19.C（2025年主流AI芯片采用3nm制程）20.B（動態(tài)稀疏化可跳過無效計算，減少推理計算量）二、填空題1.梯度檢查點（GradientCheckpointing）2.FP16、BF16（或FP8）3.能效比；10（或10-100）4.任務(wù)（如分類）；對齊（如人類偏好）5.模型并行；數(shù)據(jù)并行6.對抗擾動；魯棒性（或抗攻擊）7.3D；80（或48-96）8.興奮；抑制（或突觸可塑性）9.激活值（或中間結(jié)果）10.設(shè)備性能；數(shù)據(jù)分布三、簡答題1.核心差異與場景：-GPU：通用并行計算架構(gòu)，支持CUDA生態(tài)，擅長浮點運算，適合大模型訓(xùn)練（如GPT-4訓(xùn)練）。-TPU：專用張量計算架構(gòu)，優(yōu)化矩陣乘法與量化運算，適合Google內(nèi)部大模型推理（如PaLM部署）。-NPU：嵌入式專用架構(gòu)，低功耗、高整數(shù)運算效率，適合端側(cè)設(shè)備（如手機圖像識別）。2.內(nèi)存墻成因與解決方案：成因：大模型參數(shù)/激活值規(guī)模遠(yuǎn)超片外內(nèi)存帶寬，計算單元常因等待數(shù)據(jù)而空閑。方案：①梯度檢查點（重計算激活值換內(nèi)存）；②混合精度訓(xùn)練（減少數(shù)據(jù)位寬）；③內(nèi)存層級優(yōu)化（如HBM堆疊提高帶寬）。3.量化與蒸餾對比：-量化：通過降低數(shù)值精度（如FP32→INT8）減少計算量與內(nèi)存占用，優(yōu)點是實現(xiàn)簡單、延遲低；缺點是可能損失精度（需校準(zhǔn)）。-蒸餾：用大模型（教師）指導(dǎo)小模型（學(xué)生）學(xué)習(xí)，優(yōu)點是保留核心能力、泛化性好；缺點是需額外訓(xùn)練成本、依賴教師模型質(zhì)量。4.稀疏計算原理與意義：原理：檢測輸入數(shù)據(jù)/模型參數(shù)中的零值或無效值，跳過對應(yīng)計算（如通過掩碼標(biāo)記非零元素）。意義：大模型中約70%-90%參數(shù)為稀疏（如注意力矩陣），稀疏計算可減少30%-80%計算量，顯著降低推理延遲與能耗。5.多模態(tài)大模型新需求：-硬件：需支持多數(shù)據(jù)流并行（如圖像的卷積、文本的Transformer），增強跨模態(tài)特征融合的專用計算單元（如多模態(tài)張量核）。-軟件：優(yōu)化跨模態(tài)對齊的損失函數(shù)計算（如對比學(xué)習(xí)、交叉熵聯(lián)合優(yōu)化），支持動態(tài)調(diào)度不同模態(tài)的計算任務(wù)（如優(yōu)先處理視頻幀的關(guān)鍵幀）。四、綜合題1.智能客服推理方案設(shè)計：-硬件選型：采用支持INT8/FP8的推理專用芯片（如NVIDIAL4或華為昇騰310P），搭配HBM3內(nèi)存（帶寬≥1TB/s），確保單芯片每秒處理≥200次請求（200ms響應(yīng)）。-軟件優(yōu)化：①模型量化（FP16→INT8，校準(zhǔn)后精度損失<1%）；②動態(tài)批處理（BatchSize自適應(yīng)，并發(fā)請求合并）；③SpeculativeDecoding（預(yù)生成候選token，加速序列生成）。-部署架構(gòu)：采用“邊緣+云”混合部署，高頻短對話由邊緣設(shè)備（如智能網(wǎng)關(guān)）處理（降低延遲），復(fù)雜對話路由至云端集群（通過Kubernetes調(diào)度，負(fù)載均衡）。2.2000億參數(shù)多模態(tài)大模型訓(xùn)練挑戰(zhàn)與方案：-計算挑戰(zhàn)：浮點運算需求達(dá)ExaFLOPS級（101?），需采用多芯片并行（如8×8H100GPU集群），結(jié)合模型并行（張量并行+流水線并行）與數(shù)據(jù)并行（ZeRO-3優(yōu)化）。-存儲挑戰(zhàn)