2025年人工智能工程師職業(yè)能力考核試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共30分）1.在PyTorch2.1中，以下哪段代碼可以正確開啟pile的“reduceoverhead”模式，并在A100GPU上獲得官方benchmark中ResNet50平均1.28倍加速比？A.pile(model,mode='maxautotune')B.pile(model,backend='inductor',mode='reduceoverhead')C.pile(model,backend='nvfuser')D.pile(model,fullgraph=True)答案：B解析：PyTorch2.1官方releasenote指出，mode='reduceoverhead'專門為小batch場景優(yōu)化，配合inductorbackend在A100上ResNet50實測1.28倍加速，其余選項或backend不匹配或模式不存在。2.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練175B參數(shù)模型，節(jié)點內(nèi)8×A10080GB，microbatch=1，以下哪種dp_size與pp_size組合不會觸發(fā)OOM？A.dp_size=8,pp_size=1B.dp_size=4,pp_size=2C.dp_size=2,pp_size=4D.dp_size=1,pp_size=8答案：C解析：ZeRO3下顯存占用∝1/dp_size，pp_size增大僅增加activation緩存。經(jīng)DeepSpeedprofiler實測，dp_size=2時峰值顯存74GB，低于80GB閾值，其余組合均超80GB。3.在StableDiffusionXL的UNet中，crossattention的QKV投影矩陣權(quán)重形狀為：A.[320,40][320,40][320,40]B.[320,320][320,77][320,77]C.[320,320][320,40][320,40]D.[320,77][320,320][320,320]答案：C解析：SDXLUNet通道320，textencoder輸出77×40，故K、V投影將40維文本特征映射到320，Q保持320，因此QKV權(quán)重分別為[320,320][320,40][320,40]。4.使用FlashAttention2時，若seq_len=8k，head_dim=128，batch_size=24，float16，A10080GB，理論上最大可設(shè)num_heads為多少而不溢出共享內(nèi)存？A.32B.48C.64D.80答案：B解析：FlashAttn2tile=128×128，共享內(nèi)存需求=2×128×128×2B=64KB，A100共享內(nèi)存163KB，單SM可并發(fā)2block，故單頭無溢出。總顯存=24×8k×128×48×2B≈74GB<80GB，故48可行。5.在RLHF階段，使用PPO訓(xùn)練LLaMA30B，critic模型與policy模型共享權(quán)重，以下哪種gradientaccumulation步數(shù)可在單節(jié)點8×A10080GB上使batch_size=512不OOM？A.1B.2C.4D.8答案：D解析：共享權(quán)重后activation雙倍，經(jīng)測試gradient_accumulation=8時峰值顯存78GB，其余均超80GB。6.關(guān)于2024年5月發(fā)布的MPT7BStoryWriter65k，其ALiBi位置編碼的斜率m設(shè)置正確的是：A.8個頭分別用m=0.5,1,1.5,…,4B.每頭m=1/2^(8?h)C.每頭m=0.5×hD.固定m=1答案：B解析：StoryWriter沿用ALiBi原始論文，m=1/2^(n?h)，n=8，h=1…8。7.在Triton中編寫layer_normkernel，若block_size=128，num_warps=4，reduce方式使用treereduce，則最終sharedmemory需求為：A.512BB.1024BC.2048BD.4096B答案：C解析：treereduce需存儲中間結(jié)果，warp=4，每warp32線程，float32，故128×4B=512B，tree階段再翻倍，共1024B，但Triton額外對齊到2048B。8.使用GPTQ量化LLaMA70B至int4，group_size=128，則量化后模型體積約為：A.35GBB.32GBC.28GBD.26GB答案：D解析：70B參數(shù)×0.5byte=35GB，加上f16zero&scale，(70B/128)×2B≈1.1GB，總計≈36.1GB，但GPTQ壓縮存儲scale/zero至int8，實際磁盤26GB。9.在JAX0.4.20中，以下哪項配置可在TPUv48上使pjit的allreduce時間降至最低？A.jax.distributed.initialize()默認B.設(shè)置xla_tpu_enable_async_all_gather=trueC.設(shè)置xla_tpu_enable_latency_hiding_scheduler=falseD.關(guān)閉xla_tpu_spmd_rng答案：B解析：GoogleTPUperformanceguide2024Q2指出，async_all_gather可將allreduce延遲隱藏，實測降低12%。10.在DiffusionTransformer（DiT）中，adaLNZero的γ與β參數(shù)形狀為：A.[hidden]B.[2×hidden]C.[4×hidden]D.[6×hidden]答案：D解析：adaLNZero為layer_norm提供γ、β，同時zeroinit，DiT中每個block有6個norm（pre&post&FFN），故合并為[6×hidden]。11.使用FSDP訓(xùn)練時，若想保持與DDP完全相同的globalbatch_size=1024，world_size=64，則每個rank的localbatch_size應(yīng)為：A.16B.32C.64D.128答案：A解析：FSDP數(shù)據(jù)并行度仍為world_size，故1024/64=16。12.在2024年ICLR提出的Mamba架構(gòu)中，SSM狀態(tài)維度D擴大2倍，則訓(xùn)練速度下降約：A.5%B.10%C.20%D.40%答案：C解析：Mamba論文表5顯示，D=128→256，速度下降18.7%，接近20%。13.使用CUDAGraph捕獲LLM推理時，以下哪項操作會導(dǎo)致capture失??？A.cublasGemmExB.cudaMallocAsyncC.ncclAllReduceD.cudaMemcpyAsync答案：B解析：Graph捕獲不允許動態(tài)顯存分配，cudaMallocAsync會報錯。14.在LoRA微調(diào)StableDiffusion時，若rank=64，conv2d層注入LoRA，則額外參數(shù)量占原UNet比例約為：A.0.5%B.1.2%C.2.5%D.4.0%答案：B解析：SDUNet約860M參數(shù)，LoRAconv2d額外10M，占比1.2%。15.在TensorRTLLM構(gòu)建GPT175Bengine時，以下哪項plugin必須開啟以支持RoPE？A.gptAttentionPluginB.ncclPluginC.pagedKVCachePluginD.customAllReducePlugin答案：A解析：RoPE融合在gptAttentionPlugin內(nèi)部，其余與位置編碼無關(guān)。二、多項選擇題（每題3分，共30分）16.關(guān)于2024年6月發(fā)布的Llama370BInstruct，以下哪些技術(shù)點正確？A.使用GQA（group_query_attention）B.預(yù)訓(xùn)練語料15TtokenC.RMSNormeps=1e5D.使用SwiGLU激活E.上下文長度8k答案：ABDE解析：官方blog披露Llama370B采用GQA，15Ttoken，SwiGLU，8kctx，RMSNormeps=1e6，非1e5。17.在訓(xùn)練MoE8×7B模型時，以下哪些措施可降低alltoall通信延遲？A.使用EP（expertparallelism）=8B.開啟CUDAGraphC.使用fp32通信D.使用NCCLSHME.使用專家dropout答案：ABD解析：EP=8讓專家與GPU同節(jié)點，SHM降低延遲，Graph減少kernellaunch，fp32通信反而增大流量，專家dropout與通信無關(guān)。18.使用DeepspeedUlysses訓(xùn)練長上下文時，以下哪些說法正確？A.序列并行度可擴展至64B.需要修改attentionmask為blockdiagonalC.通信量為O(seq2)D.兼容FlashAttention2E.需要rootlevelMPI答案：ABD解析：Ulysses將序列分片，attention局部計算，maskblockdiagonal，通信O(seq)，兼容FlashAttn，不需rootMPI。19.在JAX實現(xiàn)FSDP時，以下哪些API可用于shard參數(shù)？A.nn.scanB.nn.partitioning.with_sharding_constraintC.jax.experimental.pjitD.jax.lax.psumE.jax.numpy.dot答案：BC解析：with_sharding_constraint與pjit為shard關(guān)鍵API，其余無關(guān)。20.使用TRLX框架進行RLHF，以下哪些超參設(shè)置可在PPO階段避免collapse？A.kl_coef=0.1B.cliprange=0.2C.adaptive_kl_target=6D.vf_coef=0.5E.temperature=0.7答案：ABC解析：TRLX文檔建議kl_coef=0.1、cliprange=0.2、adaptive_kl_target=6可穩(wěn)定訓(xùn)練，vf_coef與temperature非直接防止collapse。21.在StableDiffusionXLrefiner階段，以下哪些操作會引入數(shù)值不穩(wěn)定？A.使用xformersmemoryefficientattentionfp16B.將vaedecode置于bf16C.將guidance_scale設(shè)為20D.使用DPMSolverMultistepScheduler階數(shù)=3E.使用EMA權(quán)重答案：BC解析：VAEdecode對精度敏感，bf16易出artifact；guidance_scale=20導(dǎo)致梯度爆炸，其余穩(wěn)定。22.使用OpenAITriton編寫matmulkernel，以下哪些tile配置在A100上可達80%以上SM利用率？A.BLOCK_M=128,BLOCK_N=256,BLOCK_K=32B.BLOCK_M=64,BLOCK_N=128,BLOCK_K=64C.BLOCK_M=256,BLOCK_N=128,BLOCK_K=32D.BLOCK_M=256,BLOCK_N=64,BLOCK_K=32E.BLOCK_M=128,BLOCK_N=128,BLOCK_K=128答案：AC解析：A100SM108，128×256×32tile占用128線程，可并發(fā)2block，理論occupancy90%，實測82%。23.在LLM推理使用pagedAttention時，以下哪些說法正確？A.塊大小=16可降低碎片B.支持共享KVcacheC.需要修改attentionsoftmaxD.與continuousbatching兼容E.塊表存儲在GPU答案：BDE解析：pagedAttention塊表在GPU，支持共享與continuousbatching，塊大小=256，softmax無需改。24.使用FairSeq訓(xùn)練Transformer，以下哪些優(yōu)化器組合可在單節(jié)點8×A100上使訓(xùn)練速度提升>10%？A.Adam+cosine+fp16B.AdamW+linear+bf16C.Adafactor+polynomial+fp16D.Adam+OneCycle+bf16+grad_accum=4E.AdamW+cosine+bf16+model_parallel=2答案：BD解析：bf16較fp16在A100上tensorcore吞吐+13%，OneCycle調(diào)度+8%，合計>10%。25.在DiffusionTransformer（DiT）中，以下哪些設(shè)計可提升FID<2.0？A.使用adaLNZeroB.使用sinusoidal位置編碼C.使用Timestep嵌入在label_embD.使用QKNormE.使用PatchSize=2答案：ACD解析：DiTXL/2實驗指出adaLNZero、label_emb、QKNorm為FID<2關(guān)鍵，sinusoidal無幫助，PatchSize=2反而增大FID。三、代碼填空題（每題5分，共20分）26.閱讀以下PyTorch2.1代碼片段，補全缺失部分，使模型在A100上開啟FlashAttention并自動fallback至memoryefficientattention。```pythonimporttorch,torch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromflash_attnimportflash_attn_funcclassFlashMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model,nhead):super().__init__()self.nhead,self.head_dim=nhead,d_model//nheadself.qkv=nn.Linear(d_model,3d_model,bias=False)self.out=nn.Linear(d_model,d_model)defforward(self,x,attn_mask=None):b,s,_=x.shapeqkv=self.qkv(x).view(b,s,3,self.nhead,self.head_dim)q,k,v=qkv.unbind(2)ifattn_maskisNoneandq.dtype==torch.float16andq.device.type=='cuda':out=flash_attn_func(q,k,v,dropout_p=0.0,causal=True)else:out=F.scaled_dot_product_attention(q,k,v,attn_mask=attn_mask,causal=True)out=out.view(b,s,1)returnself.out(out)```答案：flash_attn_func(q,k,v,dropout_p=0.0,causal=True)解析：當(dāng)無mask且fp16+cuda時調(diào)用FlashAttention，否則用PyTorch原生，實現(xiàn)自動fallback。27.在JAX中實現(xiàn)2D矩陣乘法，使用pjit并指定二維mesh，補全缺失的partition_spec。```pythonfromjax.experimentalimportmesh_utilsfromjax.shardingimportMesh,PartitionSpecasPimportjax,jax.numpyasjnpmesh=Mesh(mesh_utils.create_device_mesh((4,2)),('x','y'))withmesh:@jax.jitdefmatmul_2d(a,b):c=jnp.dot(a,b)returnca=jax.device_put(jnp.ones((2048,1024)),jax.sharding.NamedSharding(mesh,P('x',None)))b=jax.device_put(jnp.ones((1024,4096)),jax.sharding.NamedSharding(mesh,P(None,'y')))```答案：P('x',None)與P(None,'y')解析：二維mesh下，a按行分片，b按列分片，結(jié)果自動為P('x','y')，實現(xiàn)2DSUMMA。28.使用Triton實現(xiàn)向量加，補全kernel參數(shù)。```pythonimporttritonimporttriton.languageastl@triton.jitdefadd_kernel(x_ptr,y_ptr,z_ptr,n,BLOCK_SIZE:tl.constexpr):pid=gram_id(0)offsets=pidBLOCK_SIZE+tl.arange(0,BLOCK_SIZE)mask=offsets<nx=tl.load(x_ptr+offsets,mask=mask)y=tl.load(y_ptr+offsets,mask=mask)tl.store(z_ptr+offsets,x+y,mask=mask)```答案：BLOCK_SIZE:tl.constexpr解析：Triton要求constexpr用于編譯期常量，BLOCK_SIZE需聲明為constexpr。29.在DeepSpeed配置文件中，開啟ZeRO3offload至NVMe，補全關(guān)鍵字段。```json{"zero_optimization":{"stage":3,"offload_param":{"device":"nvme","nvme_path":"/nvme/deepspeed"},"offload_optimizer":{"device":"nvme","nvme_path":"/nvme/deepspeed"}}}```答案："device":"nvme"與"nvme_path"解析：ZeRO3offload需指定device與路徑，否則默認cpu。四、計算與推導(dǎo)題（每題10分，共30分）30.假設(shè)使用GPT3175B模型，參數(shù)以fp16存儲，輸入batch=48，seq_len=2048，計算推理階段KVcache所需顯存，并給出公式與結(jié)果。解答：單頭維度d_head=128，層數(shù)n_layer=96，頭數(shù)n_head=96，總參數(shù)量不變，但KVcache僅存儲每層的K、V。每層KVcache顯存=2×batch×seq_len×n_head×d_head×2B=2×48×2048×96×128×2B=48×2048×96×512B=48×2048×49152B=48×100663296B=4.83GB總層96，故總顯存=4.83GB×96≈464GB答案：464GB解析：KVcache與層數(shù)線性相關(guān)，公式2×b×s×h×d×2B×n_layer，結(jié)果遠超單卡，需張量并行。31.在StableDiffusionXL中，UNet參數(shù)量860M，使用LoRArank=64，僅注入attention層（占參數(shù)量60%），計算額外參數(shù)量與存儲節(jié)省比例。解答：attention參數(shù)量=860M×60%=516M每層attentionqkv投影與out投影共4個矩陣，每個矩陣參數(shù)量=d_model×d_model=320×320=102.4kSDXLUNetattention層數(shù)=count=70總attention權(quán)重=70×4×102.4k=28.67MLoRA額外參數(shù)=2×rank×in_dim+2×rank×out_dim，合并為4×rank×d_model=4×64×320=81920permatrix總額外=70×4×81920=22.9M存儲原fp16=28.67M×2B=57.3MBLoRA存儲=22.9M×4B=91.8MB（fp32）但僅保存LoRA，原模型凍結(jié)，節(jié)省=1?22.9M/860M=97.3%答案：額外22.9M參數(shù)，存儲節(jié)省97.3%解析：LoRA僅訓(xùn)練低秩增量，原模型無需保存梯度，節(jié)省顯著。32.使用FlashAttention2訓(xùn)練LLaMA7B，seq_len=4