(2025校招)人工智能工程師筆試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在PyTorch2.1中，若模型已開啟pile()，下列哪種操作會(huì)觸發(fā)圖回退（graphbreak）？A.使用torch.tensor([1,2,3])創(chuàng)建新張量B.在forward里調(diào)用list.append()C.使用torch.nn.functional.relu()D.使用torch.cuda.stream()上下文管理器答案：B解析：pile基于TorchDynamo捕獲Python字節(jié)碼，遇到副作用明顯的Python原生容器操作（如list.append）時(shí)，為保證正確性會(huì)主動(dòng)圖回退。其余選項(xiàng)均為已支持的圖內(nèi)操作。2.某ViT模型采用16×16patch，輸入224×224×3，patchembedding后加1個(gè)clstoken，則Transformerencoder第一層的QKV矩陣參數(shù)量（不含偏置）為：A.1.97×10?B.5.90×10?C.1.18×10?D.2.36×10?答案：C解析：patch數(shù)=(224/16)2=196，加clstoken共197；embeddingdim通常768。QKV各需768×768，共3×768×768=1.77×10?，但題目問“矩陣參數(shù)量”，即權(quán)重矩陣元素個(gè)數(shù)，故為3×768×768=1.18×10?。3.在DeepSpeedZeRO3中，下列哪項(xiàng)內(nèi)存占用不會(huì)被自動(dòng)分區(qū)到所有GPU？A.optimizer.statesB.model.parametersC.gradientbuffersD.activationcheckpoints答案：D解析：ZeRO3對參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)均做分區(qū)；activationcheckpoints屬于前向重計(jì)算策略，仍由計(jì)算GPU按需保存，不參與分區(qū)。4.使用FlashAttention2時(shí)，若head_dim=64，batch=8，heads=12，seq=2048，GPUSRAM為96KB，則理論上最大可并行處理的attentionhead數(shù)為：A.1B.2C.3D.4答案：C解析：FlashAttention2以SRAMtile為單位，每tile需存儲(chǔ)Q、K、V、O共4個(gè)head_dim×block_size的緩沖。設(shè)block_size=64，則每tile占4×64×64×4B=64KB；96KB/64KB≈1.5，向上取整為2tile，可同時(shí)處理2head；但GPU需留1tile做pingpong，故最大并行head=3。5.在RLHF中，若使用PPOclip，old_policy與new_policy的KL散度上限設(shè)為0.1，則clip系數(shù)ε通常?。篈.0.05B.0.1C.0.2D.0.5答案：C解析：經(jīng)驗(yàn)上ε=0.2可在探索與穩(wěn)定性間平衡，且與KL上限0.1無直接數(shù)值沖突，實(shí)際運(yùn)行中通過earlystopping控制KL。6.某推薦系統(tǒng)采用雙塔結(jié)構(gòu)，負(fù)樣本為batch內(nèi)隨機(jī)采樣，batch=1024，embeddingdim=128，則InfoNCE估計(jì)的梯度方差與下列哪項(xiàng)成正比？A.1/128B.1/1024C.128/1024D.1024/128答案：B解析：梯度方差與負(fù)樣本量成反比，batch內(nèi)負(fù)樣本數(shù)為1023，故∝1/1024。7.在DiffusionModel中，若采用DDIM采樣50步，η=0.0，則生成樣本的隨機(jī)性來源于：A.初始潛變量z_TB.每一步的ε_(tái)θ預(yù)測C.隨機(jī)采樣路徑D.無隨機(jī)性，生成確定答案：A解析：DDIMη=0時(shí)為確定性采樣，僅z_T～N(0,I)引入隨機(jī)性。8.在Mojo語言中，與Python交互時(shí)，下列哪段代碼可將Pythonlist[float]零拷貝轉(zhuǎn)為MojoTensor？A.tensor.from_python(list)B.tensor.from_buffer(list.__array_interface__['data'])C.tensor.from_numpy(np.array(list))D.無法零拷貝，必須復(fù)制答案：B解析：Mojo支持通過__array_interface__獲取PyObject底層指針，實(shí)現(xiàn)零拷貝；from_numpy會(huì)觸發(fā)一次拷貝。9.在NVIDIAH100上，若使用TransformerEngine，F(xiàn)P8GEMM的累加器位寬為：A.FP8B.FP16C.FP32D.INT32答案：C解析：TE采用FP8輸入，乘積累加使用FP32，保證精度。10.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)FedAvg中，若客戶端本地epoch=5，lr=0.01，服務(wù)器聚合后學(xué)習(xí)率衰減0.9，則等價(jià)于中心式SGD的effectivelr為：A.0.01B.0.009C.0.05D.0.045答案：D解析：本地epoch=5相當(dāng)于5步SGD，lr=0.01；服務(wù)器聚合無梯度平均，僅參數(shù)平均，等效lr=0.01×5×0.9=0.045。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.下列哪些技術(shù)可降低LLM推理首token時(shí)延（TTFT）？A.ContinuousbatchingB.KVcachequantizationtoINT4C.SpeculativedecodingwithdraftmodelD.Prefixcaching答案：A、B、D解析：A提升吞吐間接降低排隊(duì)時(shí)延；B減少內(nèi)存帶寬；D復(fù)用前綴KV；C主要降低每token時(shí)延，對首token無直接收益。12.在StableDiffusionXL中，與SD1.5相比新增的設(shè)計(jì)有：A.雙textencoder（CLIP+OpenCLIP）B.UNetbackbone擴(kuò)大至3.5B參數(shù)C.引入refiner模型做高分辨率噪聲修正D.使用vparameterization答案：A、C、D解析：SDXLUNet為2.3B，B錯(cuò)誤。13.關(guān)于LoRA微調(diào)，下列說法正確的是：A.秩r越大，可恢復(fù)全參微調(diào)性能上界越高B.初始化A～N(0,σ2)，B=0，可保持初始輸出不變C.合并權(quán)重時(shí)，ΔW=BA，可離線融合到原權(quán)重D.在FP16下，LoRA可降低顯存占用約(2r/d)倍答案：A、B、C解析：D應(yīng)為(2r/(d+r))，近似2r/d僅當(dāng)r?d。14.在自動(dòng)駕駛感知中，BEVFormer采用：A.空間交叉注意力將圖像特征查詢到BEV網(wǎng)格B.時(shí)間自注意力融合歷史BEV特征C.使用LSS的顯式深度估計(jì)D.采用可學(xué)習(xí)位置編碼編碼BEV坐標(biāo)答案：A、B、D解析：BEVFormer無需顯式深度，C錯(cuò)誤。15.在推薦系統(tǒng)多任務(wù)學(xué)習(xí)中，MMoE與SharedBottom相比：A.參數(shù)量隨專家數(shù)線性增加B.可緩解任務(wù)間負(fù)遷移C.門控網(wǎng)絡(luò)采用SoftmaxD.所有任務(wù)共享同一專家集合答案：A、B、C解析：D錯(cuò)誤，每個(gè)任務(wù)有獨(dú)立門控，專家集合共享。三、填空題（每空2分，共20分）16.在PyTorch中，若模型已開啟torch.backends.cudnn.benchmark=True，則卷積算法選擇策略為________，此時(shí)輸入尺寸頻繁變化會(huì)導(dǎo)致________。答案：窮舉搜索所有實(shí)現(xiàn)并計(jì)時(shí)選擇最快者；性能下降。17.使用FlashAttention時(shí)，attention計(jì)算復(fù)雜度從O(n2d)降至________，內(nèi)存復(fù)雜度降至________。答案：O(nd2)；O(nd)。18.在RLHF中，rewardmodel通常采用________損失函數(shù)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為________。答案：pairwiseranking；logσ(r_θ(x,y_w)r_θ(x,y_l))。19.若LLaMA7B采用GQA（groupqueryattention），num_heads=32，num_kv_heads=8，則每組query共享________個(gè)kvhead，內(nèi)存占用下降比例為________。答案：4；18/32=75%。20.在DiffusionTransformer（DiT）中，adaLNZero將________向量線性映射為________組縮放與偏移參數(shù)，用于調(diào)制LayerNorm。答案：timestep；6（γ1,β1,α1,γ2,β2,α2）。四、算法與編程題（共30分）21.（10分）實(shí)現(xiàn)帶旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoPE）的多頭注意力前向，要求：輸入：Q,K,V∈R^(b×h×n×d)，freqs_cos,freqs_sin∈R^(n×d)預(yù)計(jì)算。輸出：out∈R^(b×h×n×d)。語言：Python+PyTorch，禁止調(diào)用現(xiàn)成RoPEAPI。答案：```pythondefrope(x,cos,sin):x:(...,n,d)x1,x2=x[...,::2],x[...,1::2]偶奇拆分cos1,cos2=cos[...,::2],cos[...,1::2]sin1,sin2=sin[...,::2],sin[...,1::2]y1=x1cos1x2sin1y2=x2cos2+x1sin2y=torch.empty_like(x)y[...,::2]=y1y[...,1::2]=y2returnydefmultihead_rope_attention(Q,K,V,freqs_cos,freqs_sin):b,h,n,d=Q.shapeQ=rope(Q.transpose(1,2),freqs_cos,freqs_sin).transpose(1,2)K=rope(K.transpose(1,2),freqs_cos,freqs_sin).transpose(1,2)scores=torch.matmul(Q,K.transpose(2,1))/(d0.5)attn=torch.softmax(scores,dim=1)out=torch.matmul(attn,V)returnout```解析：RoPE通過復(fù)數(shù)旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)相對位置編碼，需對偶奇維度交替應(yīng)用旋轉(zhuǎn)矩陣；后接標(biāo)準(zhǔn)attention。22.（10分）給定二維張量X∈R^(n×d)，實(shí)現(xiàn)GPU友好的Topk稀疏化算子：要求：返回掩碼M∈{0,1}^(n×d)，每行僅k個(gè)1，對應(yīng)絕對值最大元素。時(shí)間復(fù)雜度O(ndlogk)，空間O(nd)。提供CUDA核函數(shù)偽代碼（Python可調(diào)用）。答案：```pythonimporttorchdeftopk_mask(x,k):_,topi=torch.topk(x.abs(),k,dim=1,sorted=False)mask=torch.zeros_like(x,dtype=torch.bool)mask.scatter_(dim=1,index=topi,value=True)returnmaskCUDA偽核（每行一個(gè)warp）__global__voidtopk_mask_kernel(constfloatx,boolmask,intn,intd,intk){introw=blockIdx.x;if(row>=n)return;extern__shared__floatsmem[];floatvals=smem;//d個(gè)元素intidxs=(int)&vals[d];for(inti=threadIdx.x;i<d;i+=blockDim.x){vals[i]=fabs(x[rowd+i]);idxs[i]=i;}__syncthreads();//使用warp級bitonicselection，選出topkbitonic_select_topk(vals,idxs,d,k);__syncthreads();for(inti=threadIdx.x;i<k;i+=blockDim.x){intcol=idxs[i];mask[rowd+col]=true;}}```解析：利用warp級并行bitonicselection，將每行復(fù)雜度降至O(dlogk)，避免全局排序。23.（10分）實(shí)現(xiàn)GradientCheckpointing的反向傳播內(nèi)存計(jì)算：給定L層Transformer，每層參數(shù)量P，激活占用A，batch=b，seq=n，d=hidden。求：1.無checkpoint峰值內(nèi)存；2.使用checkpoint峰值內(nèi)存；3.若采用CPUoffloading存儲(chǔ)checkpoint，PCIe帶寬為BGB/s，每層重計(jì)算耗時(shí)ts，求帶寬最小值B_min使重計(jì)算不成為瓶頸。答案：1.峰值內(nèi)存=參數(shù)+激活+梯度+優(yōu)化器狀態(tài)=P+LA+P+2P=3P+LA2.峰值內(nèi)存=參數(shù)+2A+P+2P=3P+2A（僅保存每層輸入，反向時(shí)重計(jì)算）3.每層需傳輸A數(shù)據(jù)，重計(jì)算耗時(shí)t，則B_min×t≥A?B_min≥A/t解析：CPUoffloading將激活換出，反向時(shí)流式回傳，帶寬需滿足A/t，否則PCIe成為瓶頸。五、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共15分）24.設(shè)計(jì)一個(gè)支持千億參數(shù)LLM的推理服務(wù)系統(tǒng)，要求：單卡80GB，模型采用INT4量化+GQA+FlashAttention2；支持動(dòng)態(tài)batch+streaming輸出；P99首token時(shí)延<500ms，吞吐>2000tokens/s；給出：1)系統(tǒng)架構(gòu)圖；2)關(guān)鍵路徑時(shí)延估算；3)容量規(guī)劃公式；4)故障恢復(fù)策略。答案：1)架構(gòu)：┌──────────┐┌──────────┐┌──────────┐│Gateway│────?│Scheduler│────?│Inference││(Nginx)││(Continuous)││Pod×N│└──────────┘└──────────┘└──────────┘▲▲│││▼MetricsKVCacheSharedNVMe(Prometheus)