2025年人工智能工程師職業(yè)技能考核試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共30分）1.在PyTorch2.1中，若模型已編譯為pile(...,mode="maxautotune")，下列哪段代碼能正確捕獲并打印首次圖編譯耗時？A.torch.cuda.synchronize();t0=time();model(x);print(time()t0)B.withfile()asp:model(x);print(p.key_averages().table())C.torch._dynamo.reset();t0=time();model(x);print(time()t0)D.piler.reset();t0=time();model(x);print(time()t0)答案：C解析：torch._dynamo.reset()會清空緩存，迫使pile重新做圖級優(yōu)化，time()差值即為首次編譯耗時；其余選項要么未清空緩存，要么打印的是GPUkernel耗時而非編譯耗時。2.使用LoRA微調LLaMA27B時，若rank=16、alpha=32、dropout=0.05，下列關于參數(shù)量計算正確的是：A.新增參數(shù)量≈2×7×10^9×16/4096B.新增參數(shù)量≈2×32×4096×16C.新增參數(shù)量≈2×32×4096×110×16D.新增參數(shù)量≈2×32×4096×32×16答案：C解析：LLaMA27B共110層，每層2個線性權重（q_proj、v_proj），每層新增2×alpha×hidden_size×rank，hidden_size=4096，故總量≈2×32×4096×110×16。3.在StableDiffusionXL的UNet中引入QKNorm后，訓練時FP16出現(xiàn)NaN，下列最可能根因是：A.QKNorm的gamma初始化過大B.FP16下softmax數(shù)值下溢C.QKNorm未對K做L2歸一化D.attention_score的scale因子未隨norm調整答案：D解析：QKNorm將Q、K先L2歸一化，scale因子√d_k不再適用，若仍用原始scale，會導致attentionscore方差過大，F(xiàn)P16溢出。4.聯(lián)邦學習場景下，采用FedProx且μ=0.01，若客戶端本地epoch=10，batch=32，則下列關于近端項描述正確的是：A.近端項梯度在本地第1個batch后即消失B.近端項會隨epoch線性增大C.近端項在本地更新中始終為常數(shù)D.近端項會使本地更新偏向初始點答案：D解析：FedProx的目標函數(shù)增加μ/2·‖ww_t‖2，其梯度μ(ww_t)在本地更新中始終存在，抑制客戶端漂移。5.在Ray2.8集群中，@ray.remote(num_gpus=0.5)的actor被調度到8卡節(jié)點，節(jié)點已運行4個各占用1卡的actor，此時新actor狀態(tài)為：A.RUNNINGB.PENDING_NODE_ASSIGNMENTC.PENDING_RESOURCE_AVAILABILITYD.DEAD答案：C解析：0.5卡×4=2卡，已用4卡，剩余4卡足夠，但Ray按整數(shù)GPU切片調度，0.5卡需等待整卡釋放，故狀態(tài)為PENDING_RESOURCE_AVAILABILITY。6.使用DeepSpeedZeRO3訓練11B模型，hidden_size=6144，num_layers=52，若采用activationcheckpointing，則每張A10080GB卡最大batch_per_gpu約為：A.2B.4C.8D.16答案：B解析：顯存占用≈參數(shù)12字節(jié)+梯度4字節(jié)+優(yōu)化器狀態(tài)8字節(jié)+激活(6144×seq×4×52)/checkpointing折減，經(jīng)實測seq=2048時batch=4為上限。7.在DiffusionTransformer中，將timeembedding改為傅里葉特征+MLP后，訓練100k步發(fā)現(xiàn)FID反彈，最可能原因是：A.傅里葉頻率采樣不足導致欠擬合B.MLP層數(shù)過深引發(fā)過擬合C.未對傅里葉特征做正交歸一化D.學習率未隨架構調整答案：A解析：傅里葉特征若頻率數(shù)n=64，遠低于原Transformer的512維正弦編碼，導致time信息丟失，生成質量下降。8.使用TRTLLM部署GPTJ6B，batch=16、input=512、output=128，在FP16下實測吞吐僅達理論峰值的35%，瓶頸最可能是：A.GEMM未使用TF32B.KVcache未分頁C.attention未融合D.未開啟GQA答案：C解析：TRTLLM默認已開TF32與分頁KVcache，GPTJ為MHA，無GQA，實測attentionkernel耗時占比>60%，未融合導致吞吐低。9.在Mojo0.8中，將Python列表轉為Tensor，下列寫法能零拷貝的是：A.Tensor[float](py_list)B.Tensor[float](py_list.data)C.tensor_from_dlpack(py_list)D.無法零拷貝答案：D解析：Mojo當前未實現(xiàn)Pythonbufferprotocol的零拷貝接口，需先復制到連續(xù)內存。10.使用OpenAITriton寫flashattention時，下列關于BLOCK_SIZE選擇錯誤的是：A.BLOCK_M與BLOCK_N必須相等B.BLOCK_K需為smem限制的2的冪C.BLOCK_M越大，并行度越低D.BLOCK_M=128在A100上通常最優(yōu)答案：A解析：BLOCK_M與BLOCK_N可不相等，常見配置128×64以平衡寄存器與并行度。11.在HuggingFacePEFT中，若使用AdaLoRA，budget=1000，則下列說法正確的是：A.總參數(shù)量恒為1000B.rank會隨訓練步數(shù)動態(tài)增減C.需手動設置sensitivity閾值D.與LoRA不可混合使用答案：B解析：AdaLoRA根據(jù)重要性分數(shù)動態(tài)剪枝/恢復rank，budget為最大參數(shù)量，rank實時變化。12.使用JAX0.4+pjit，將11B模型分片到64卡，若每卡參數(shù)量≈180M，則最優(yōu)分片策略為：A.nn.Linear按out_features分片B.nn.Linear按in_features分片C.按head維度分片D.按layer維度分片答案：A解析：out_features分片使GEMM輸出切片連續(xù)，通信量最小，適合大模型。13.在RLHF階段，使用PPOmax算法，若KL閾值=0.1，reward模型輸出均值=2.5，則下列關于earlystopping正確的是：A.當KL>0.1立即停止B.當KL>0.1且reward<2.5停止C.當KL>0.1且reward增長<1%停止D.需額外設置KL懲罰系數(shù)答案：D解析：PPOmax僅約束KL上限，仍需β·KL_penalty梯度，停止條件由reward與KL共同決定。14.使用ONNXRuntime1.17在ARMv9上運行int8量化模型，發(fā)現(xiàn)latency高于FP16，最可能原因是：A.未啟用dotprod指令B.量化節(jié)點未融合C.cache未對齊128BD.權重為channelwise但激活為tensorwise答案：A解析：ARMv9需dotprod+int8matmulkernel，ORT默認未開，回退到reference實現(xiàn)。15.在DeepspeedMoE1.6中，ep_size=8、top_k=2、num_experts=64，則每張卡平均專家數(shù)為：A.8B.16C.64D.128答案：B解析：ep_size=8表示8路專家并行，64專家分8組，每組8專家，top_k=2激活2專家，故每張卡平均2×8=16。二、多項選擇題（每題3分，共15分）16.關于Transformer架構中RoPE外推，下列做法能提升>8k上下文泛化的是：A.線性縮放scale=8k/訓練長度B.位置插值PI+微調10BtokenC.NTKRoPEα=8D.隨機位置編碼答案：A、B、C解析：A線性縮放簡單有效；BPI+微調可恢復長上下文；CNTKRoPE高頻分量外推；D隨機編碼破壞位置連續(xù)性。17.使用FlashAttention2時，下列參數(shù)會觸發(fā)splitK降低寄存器壓力的是：A.headdim=128B.seqlen=8192C.batch=32D.dropout=0.1答案：A、B解析：headdim>64或seqlen>4096時，F(xiàn)lashAttn自動splitK；batch與dropout無關。18.在PyTorchFSDP中，使用SHARD_GRAD_OP時，下列狀態(tài)會保存在顯存的是：A.參數(shù)fp16B.梯度fp16C.優(yōu)化器狀態(tài)fp32D.參數(shù)fp32答案：A、B解析：SHARD_GRAD_OP僅分片梯度與優(yōu)化器狀態(tài)，參數(shù)fp16保留，fp32主副本在CPU。19.使用KaggleA10040GB訓練，下列混合精度策略可防止OOM的是：A.bf16+gradientcheckpointingB.fp16+DeepSpeedZeRO3C.fp16+activationcheckpointing+cpu_offloadD.int8量化+QLoRA答案：B、C、D解析：Abf16顯存與fp32相同，無法節(jié)??；BZeRO3分片；Ccpu_offload；DQLoRA4bit量化。20.在擴散模型采樣階段，使用DPMSolver++(2M)時，下列設置可保持ODE階數(shù)不變的是：A.步數(shù)=20B.階數(shù)=2C.使用uniformlogSNR序列D.啟用自適應tol=1e5答案：B、C解析：2M為二階單步方法，階數(shù)固定；uniformlogSNR保持精度；自適應tol會動態(tài)調整階數(shù)。三、填空題（每空2分，共20分）21.在LLaMA270B中，若采用GQA，查詢頭數(shù)=64，鍵值頭數(shù)=8，則attention層參數(shù)量減少________倍。答案：8解析：原MHA需64+64+64=192投影，GQA為64+8+8=80，減少192/80=2.4，但題目問“鍵值頭”減少倍數(shù)，64/8=8。22.使用Triton實現(xiàn)矩陣乘C=A@B，BLOCK_SIZE_M=128，BLOCK_SIZE_N=256，BLOCK_SIZE_K=32，則每個block所需共享內存________字節(jié)（A、B均為fp16）。答案：(128×32+256×32)×2=24576解析：A切片128×32×2B=8192，B切片256×32×2B=16384，合計24576。23.在JAXpjit中，partition_spec=PS("data","model")表示第0維按________并行，第1維按________并行。答案：數(shù)據(jù)；模型解析：PS字符串即mesh軸名。24.使用TRLX進行RLHF，若reward_model輸出均值漂移+0.5，則PPO的advantage需做________歸一化。答案：whitening（或標準化）解析：advantage=(Aμ)/σ可抵消漂移。25.在ONNXRuntime中，設置session_options.graph_optimization_level=________可開啟最激進優(yōu)化。答案：ORT_ENABLE_ALL解析：枚舉值99即ENABLE_ALL。26.使用bitsandbytesint8量化Linear，若輸入x∈R^(b×4096)，權重W∈R^(4096×4096)，則量化后顯存減少________倍。答案：4解析：fp16→int8減半，absmaxscale額外占4B每4096元素，綜合≈4倍。27.在Diffusers庫中，調度器DDIM的eta參數(shù)=________時等價于DDPM。答案：1.0解析：eta=1引入隨機噪聲，與DDPM一致。28.使用FlashAttention時，smem每線程塊最大________KB（A100）。答案：163解析：A100共享內存163KB。29.在MegatronLM中，pipeline并行度=4，micro_batch=2，則一次前向需________次send/recv。答案：6解析：4階段→3邊界，每邊界雙向send+recv，2micro_batch，共3×2=6。30.使用Optuna進行HPO，若pruner=MedianPruner(n_startup_trials=5)，則第________次trial后開始剪枝。答案：6解析：n_startup=5表示前5次不剪，第6次起比較。四、代碼閱讀與改錯（共20分）31.閱讀下列Tritonflashattn前向kernel片段，指出3處錯誤并給出修正（每處2分）。```python@triton.jitdef_fwd_kernel(Q,K,V,sm_scale,Out,stride_qm,stride_qk,stride_kn,stride_vn,stride_ok,stride_om,BLOCK_M:tl.constexpr,BLOCK_N:tl.constexpr,HEAD_DIM:tl.constexpr):pid_m=gram_id(0)pid_bh=gram_id(1)offs_m=pid_mBLOCK_M+tl.arange(0,BLOCK_M)offs_n=tl.arange(0,BLOCK_N)q=tl.load(Q+offs_m[:,None]stride_qm+offs_n[None,:]stride_qk)錯誤1k=tl.load(K+offs_n[:,None]stride_kn+tl.arange(0,HEAD_DIM)[None,:])v=tl.load(V+offs_n[:,None]stride_vn+tl.arange(0,HEAD_DIM)[None,:])s=tl.dot(q,k)sm_scalep=tl.softmax(s,axis=1)錯誤2o=tl.dot(p,v)tl.store(Out+offs_m[:,None]stride_om+tl.arange(0,HEAD_DIM)[None,:],o)錯誤3```修正：錯誤1：q索引應使用offs_k=tl.arange(0,HEAD_DIM)，而非offs_n。錯誤2：softmax應在行方向axis=0，因s形狀為(BLOCK_M,BLOCK_N)。錯誤3：store索引需與q一致，Out偏移應為offs_m×stride_om+offs_k[None,:]。32.下列PyTorchFSDP初始化代碼導致NCCL超時，請指出問題并修正（4分）。```pythonimporttorch,torch.distributedasdistfromtorch.distributed.fsdpimportFullyShardedDataParallelasFSDPtorch.cuda.set_device(dist.get_rank())model=MyModel().cuda()model=FSDP(model,cpu_offload=True)```問題：cpu_offload=True時，模型已.cuda()，數(shù)據(jù)往返GPUCPU導致同步死鎖。修正：先不.cuda()，直接FSDP(model,cpu_offload=True)，由FSDP內部搬運。五、綜合設計題（共35分）33.背景：需將70B中文對話模型壓縮至單卡A10080GB部署，要求首token延遲<200ms，吞吐>20req/s，上下文4k。（1）給出量化與稀疏聯(lián)合方案，說明量化粒度、稀疏度、壓縮比；（8分）（2）設計KVcache壓縮算法，給出觸發(fā)條件、回收策略、額外延遲；（8分）（3）寫出TRTLLM的config.py關鍵字段（含plugin、schedule