2025年人工智能工程師專業(yè)知識(shí)考核試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分。每題只有一個(gè)正確答案，錯(cuò)選、多選、未選均不得分）1.在PyTorch2.1中，若模型已編譯為pile(...,mode="maxautotune")，下列哪種操作最可能導(dǎo)致圖級(jí)緩存（graphlevelcache）失效？A.將模型權(quán)重從float32轉(zhuǎn)為float16B.將輸入張量的batchsize從32改為64C.將模型中某一層nn.ReLU替換為nn.GELUD.將模型從CUDA11.8遷移到CUDA12.1答案：C解析：maxautotune模式下，TorchDynamo會(huì)緩存計(jì)算圖哈希。改變激活函數(shù)類型會(huì)改變圖結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致緩存失效；而數(shù)據(jù)類型、batchsize、CUDA版本變化僅觸發(fā)內(nèi)核重選，不會(huì)使圖緩存失效。2.某視覺(jué)大模型使用ViT22B架構(gòu)，訓(xùn)練時(shí)采用bf16混合精度。若要在單卡A10080GB上完成一次完整前向+后向，最大batchsize受限于哪一項(xiàng)？A.激活值內(nèi)存峰值B.參數(shù)內(nèi)存峰值C.優(yōu)化器狀態(tài)內(nèi)存峰值D.梯度內(nèi)存峰值答案：A解析：ViT22B參數(shù)量約22B，bf16下參數(shù)<44GB；但激活值隨序列長(zhǎng)度平方增長(zhǎng)，峰值通常>60GB，成為首要瓶頸。3.在DiffusionModel采樣階段，使用DDIMscheduler并設(shè)置η=0，則采樣過(guò)程等價(jià)于：A.確定性DDPM反向過(guò)程B.隨機(jī)DDPM反向過(guò)程C.概率流ODE（PFODE）D.朗之萬(wàn)動(dòng)力學(xué)答案：C解析：DDIM中η=0時(shí)，方差項(xiàng)為零，退化為PFODE，軌跡完全確定。4.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，采用FedAvg算法，客戶端本地epoch數(shù)從5提高到20，最可能導(dǎo)致的攻擊面是：A.模型逆向攻擊B.成員推理攻擊C.拜占庭攻擊D.梯度泄露攻擊答案：D解析：本地epoch增加使本地梯度更精確，梯度與原始數(shù)據(jù)耦合度升高，梯度泄露攻擊成功率顯著上升。5.在LLM推理優(yōu)化中，采用PagedAttention（vLLM）技術(shù)，其主要解決的是：A.計(jì)算強(qiáng)度不足B.內(nèi)存碎片導(dǎo)致的KVcache浪費(fèi)C.注意力計(jì)算精度下降D.張量并行通信延遲答案：B解析：PagedAttention將KVcache按塊分配，消除動(dòng)態(tài)長(zhǎng)度帶來(lái)的外部碎片，提升批處理吞吐量。6.當(dāng)使用LoRA微調(diào)LLaMA65B時(shí)，若rank=64，alpha=128，則LoRA權(quán)重在推理階段合并后的等效學(xué)習(xí)率是原模型的多少倍？A.0.5B.1C.2D.與LoRA無(wú)關(guān)答案：C解析：合并時(shí)LoRA權(quán)重乘以alpha/rank=2，等效對(duì)原權(quán)重施加2倍增量，學(xué)習(xí)率放大2倍。7.在NeRF渲染中，若將位置編碼（PositionalEncoding）的最大頻率L從10降到5，則高頻細(xì)節(jié)會(huì)：A.增強(qiáng)B.不變C.減弱D.先增強(qiáng)后減弱答案：C解析：L降低導(dǎo)致高頻基函數(shù)數(shù)量減少，網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力下降，細(xì)節(jié)模糊。8.使用TorchScript將PyTorch模型導(dǎo)出時(shí)，若代碼中包含torch.tensor([1,2,3]).to(device)動(dòng)態(tài)創(chuàng)建設(shè)備張量，則TorchScript會(huì)：A.自動(dòng)插入設(shè)備檢查節(jié)點(diǎn)B.拋出類型注解錯(cuò)誤C.退回到eager模式D.強(qiáng)制將device固定為CPU答案：B解析：TorchScript要求所有張量設(shè)備在圖構(gòu)建時(shí)靜態(tài)可知，動(dòng)態(tài)to(device)無(wú)法推導(dǎo)，直接報(bào)錯(cuò)。9.在StableDiffusionXL中，引入Refiner模型的主要目的是：A.降低訓(xùn)練成本B.提升低分辨率階段的多樣性C.在高分辨率階段去噪細(xì)節(jié)D.減少UNet參數(shù)量答案：C解析：Refiner在1024×1024階段接手去噪，專注細(xì)節(jié)與紋理，提升圖像逼真度。10.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練175B模型時(shí)，若開(kāi)啟cpu_offload，則優(yōu)化器狀態(tài)分片后占用顯存約：A.1.5GBB.7GBC.30GBD.70GB答案：A解析：175B參數(shù)，fp16梯度+fp32主權(quán)重+動(dòng)量+方差，共16字節(jié)/參；ZeRO3分片后每卡1/N，cpu_offload后顯存僅保留當(dāng)前層，約1.5GB。11.在RLHF階段，使用PPO算法，若KL懲罰系數(shù)β=0.01，而參考模型與策略模型初始KL已達(dá)0.02，則首次更新后最可能：A.策略立即崩潰B.KL降至0C.獎(jiǎng)勵(lì)上升，KL略降D.獎(jiǎng)勵(lì)下降，KL上升答案：C解析：PPO通過(guò)clip與KL懲罰共同約束，首次更新步長(zhǎng)小，KL略降，獎(jiǎng)勵(lì)上升。12.在VisionTransformer中，若將clstoken替換為全局平均池化，則對(duì)輸入圖像的平移不變性：A.增強(qiáng)B.減弱C.不變D.先增強(qiáng)后減弱答案：A解析：clstoken依賴位置編碼，對(duì)平移敏感；GAP天然平移不變，魯棒性提升。13.當(dāng)使用FlashAttention2時(shí)，若序列長(zhǎng)度從4K增加到16K，則內(nèi)存占用：A.線性增長(zhǎng)B.平方增長(zhǎng)C.不變D.對(duì)數(shù)增長(zhǎng)答案：C解析：FlashAttention2通過(guò)分塊重計(jì)算，將O(N2)顯存降為O(N)，僅與d_model相關(guān)，與序列長(zhǎng)度無(wú)關(guān)。14.在自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)中，將激光雷達(dá)點(diǎn)云轉(zhuǎn)為RangeImage的主要損失是：A.幾何精度損失B.語(yǔ)義信息損失C.時(shí)間同步損失D.反射率損失答案：B解析：RangeImage將3D結(jié)構(gòu)投影至2D，遮擋與多值映射導(dǎo)致語(yǔ)義歧義，信息損失最大。15.若使用INT8量化部署B(yǎng)ERTbase，采用對(duì)稱perchannel量化，則權(quán)重零點(diǎn)偏移（zeropoint）為：A.0B.128C.隨通道變化D.隨機(jī)初始化答案：A解析：對(duì)稱量化zeropoint恒為0，僅scale隨通道變化。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分。每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）16.下列哪些技術(shù)可有效降低Transformer解碼器推理延遲？A.KVcache壓縮B.投機(jī)解碼（SpeculativeDecoding）C.動(dòng)態(tài)批處理（ContinuousBatching）D.使用GELU替換ReLU答案：A、B、C解析：A減少內(nèi)存帶寬；B通過(guò)小模型打草稿并行驗(yàn)證，降低步數(shù)；C消除padding等待；D對(duì)延遲無(wú)顯著影響。17.在DiffusionModel訓(xùn)練階段，以下哪些方法可緩解模式崩塌？A.引入ClassifierFreeGuidanceB.使用MinSNR加權(quán)損失C.增加噪聲調(diào)度器的ηD.多尺度判別器答案：B、D解析：MinSNR加權(quán)提升高timestep信噪比，緩解崩塌；多尺度判別器提供多分辨率監(jiān)督；A用于采樣，C與崩塌無(wú)關(guān)。18.關(guān)于NeRF的體渲染方程，下列說(shuō)法正確的是：A.透明度α∈[0,1]與體密度σ呈指數(shù)關(guān)系B.顏色積分沿射線可交換次序C.近場(chǎng)邊界t_n誤差會(huì)導(dǎo)致漂浮物D.使用分層采樣（HierarchicalSampling）可降低噪聲答案：A、C、D解析：α=1?exp(?σΔt)；積分次序不可交換；t_n過(guò)大導(dǎo)致空白區(qū)密度被高估，出現(xiàn)漂??；分層采樣使采樣點(diǎn)集中在高頻區(qū)域，降低方差。19.在LLM安全評(píng)估中，以下哪些屬于紅隊(duì)測(cè)試（RedTeaming）常用技術(shù)？A.梯度搜索對(duì)抗提示B.人工構(gòu)造越獄模板C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)自動(dòng)誘導(dǎo)D.模型編輯（ModelEditing）答案：A、B、C解析：D屬于模型修補(bǔ)技術(shù)，非攻擊手段。20.當(dāng)使用TorchDynamo導(dǎo)出圖時(shí)，以下哪些Python特性會(huì)導(dǎo)致圖斷（GraphBreak）？A.使用yieldfrom生成器B.使用torch.nonzero的as_tuple=FalseC.使用datadependent的if語(yǔ)句D.使用torch.jit.script內(nèi)嵌答案：A、C解析：yieldfrom與數(shù)據(jù)依賴控制流無(wú)法追蹤；B已支持；D與Dynamo無(wú)關(guān)。三、判斷題（每題1分，共10分。正確請(qǐng)選“√”，錯(cuò)誤選“×”）21.使用RoPE（旋轉(zhuǎn)位置編碼）的模型，在推理時(shí)可通過(guò)插值外推至任意長(zhǎng)序列而無(wú)需微調(diào)。答案：×解析：RoPE外推需進(jìn)行位置插值（如NTKRoPE），直接外推會(huì)嚴(yán)重掉線。22.FlashAttention的矩陣分塊大小僅與共享內(nèi)存容量有關(guān)，與寄存器數(shù)量無(wú)關(guān)。答案：×解析：寄存器壓力決定能否隱藏延遲，亦影響分塊策略。23.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，SecureAggregation可防止服務(wù)器看到單個(gè)客戶端梯度，但無(wú)法抵御客戶端之間的合謀攻擊。答案：√解析：合謀客戶端可重構(gòu)他人梯度，SecureAggregation僅對(duì)服務(wù)器保密。24.INT8量化中，perchannel對(duì)稱量化的scale計(jì)算需遍歷每個(gè)通道的絕對(duì)最大值。答案：√解析：對(duì)稱scale=abs(max)/127，必須逐通道統(tǒng)計(jì)。25.使用DPO（DirectPreferenceOptimization）微調(diào)時(shí)，無(wú)需獎(jiǎng)勵(lì)模型即可直接優(yōu)化策略。答案：√解析：DPO將偏好損失轉(zhuǎn)化為策略對(duì)比，省去顯式獎(jiǎng)勵(lì)模型。26.在VisionTransformer中，移除Dropout后，模型容量一定下降。答案：×解析：大模型已具備強(qiáng)擬合能力，移除Dropout可能提升性能。27.采用GroupQueryAttention（GQA）的LLM，其KVcache大小與頭數(shù)成正比。答案：×解析：GQA共享KV頭，緩存大小與KV頭數(shù)成正比，與查詢頭數(shù)無(wú)關(guān)。28.使用CUDAGraph捕獲Transformer推理時(shí)，若序列長(zhǎng)度動(dòng)態(tài)變化，必須重新捕獲。答案：√解析：CUDAGraph要求執(zhí)行流靜態(tài)，動(dòng)態(tài)shape導(dǎo)致圖失效。29.在NeRF訓(xùn)練階段，增加射線采樣點(diǎn)數(shù)只會(huì)線性增加計(jì)算量，不會(huì)增加顯存。答案：×解析：顯存亦隨采樣點(diǎn)數(shù)線性增長(zhǎng)，需緩存顏色與密度。30.使用LoRA微調(diào)時(shí)，將alpha設(shè)為0等價(jià)于凍結(jié)原模型。答案：√解析：alpha=0則ΔW=0，無(wú)更新。四、填空題（每空2分，共20分）31.在PyTorch2.1中，pile的后端默認(rèn)使用________編譯器，其縮寫為_(kāi)_______。答案：TorchInductor；Inductor32.若使用FP8（e4m3）訓(xùn)練，其動(dòng)態(tài)范圍約為_(kāi)_______dB。答案：96解析：e4m3最大值為240，最小正規(guī)數(shù)為2^9，動(dòng)態(tài)范圍20log10(240/2^9)≈96dB。33.在RLHF中，PPO的clip參數(shù)通常設(shè)為_(kāi)_______，以保證策略更新穩(wěn)定性。答案：0.234.使用GroupNorm時(shí)，若輸入特征圖shape為(N,C,H,W)，group數(shù)設(shè)為32，則每組通道數(shù)為_(kāi)_______。答案：C/3235.在VisionTransformer中，若patchsize=14，圖像分辨率896×896，則序列長(zhǎng)度為_(kāi)_______。答案：4096解析：(896/14)^2=64^2=4096。36.若使用INT4量化，權(quán)重對(duì)稱量化后，權(quán)重取值范圍為_(kāi)_______到________。答案：8；737.在DiffusionModel中，DDPM的噪聲調(diào)度器β_t通常采用________調(diào)度（填寫線性或余弦）。答案：余弦38.使用ZeRO3時(shí)，若模型參數(shù)量為Φ，則每卡顯存占用參數(shù)部分為_(kāi)_______字節(jié)（fp16）。答案：2Φ/N解析：分片后每卡僅保存Φ/N參數(shù)，fp16占2字節(jié)。39.在自動(dòng)駕駛點(diǎn)云感知中，將3DIoU閾值從0.5提高到0.7，通常會(huì)導(dǎo)致召回率________（填寫上升或下降）。答案：下降40.使用TorchScript導(dǎo)出時(shí)，若代碼中出現(xiàn)listcomprehension且內(nèi)部調(diào)用torch函數(shù)，則需使用________裝飾器以支持追蹤。答案：torch.jit.script五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）41.描述FlashAttention2如何通過(guò)減少內(nèi)存讀寫來(lái)提升性能，并給出其算術(shù)強(qiáng)度（ArithmeticIntensity）公式。答案：FlashAttention2將注意力計(jì)算分解為塊級(jí)矩陣乘，避免顯式存儲(chǔ)N×N注意力矩陣。每次從HBM加載Q、K、V塊到SRAM，執(zhí)行Softmax歸一化與輸出累加，最終寫回O。算術(shù)強(qiáng)度=（總浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)）/（總內(nèi)存訪問(wèn)量）=4Nd/(2Nd)=2FLOP/Byte。解析：標(biāo)準(zhǔn)Attention需讀寫O(N2)矩陣，F(xiàn)lashAttention2將復(fù)雜度降為O(N)，算術(shù)強(qiáng)度提升，達(dá)到內(nèi)存帶寬上限，實(shí)現(xiàn)計(jì)算bound而非內(nèi)存bound。42.解釋ClassifierFreeGuidance（CFG）在DiffusionModel中的數(shù)學(xué)原理，并說(shuō)明其超引導(dǎo)尺度（guidancescale）對(duì)生成樣本的影響。答案：CFG同時(shí)訓(xùn)練條件與無(wú)條件模型，推理時(shí)預(yù)測(cè)噪聲為ε_(tái)θ(x_t|c)與ε_(tái)θ(x_t)的線性外推：ε_(tái)cfg=(1+w)ε_(tái)θ(x_t|c)?wε_(tái)θ(x_t)。w增大，樣本與條件對(duì)齊度提升，但飽和區(qū)域失真加劇，多樣性下降；w=0退化為純條件生成。43.闡述使用LoRA進(jìn)行大模型微調(diào)時(shí)，如何選擇rank與alpha，并給出一種基于奇異值分布的自適應(yīng)rank選擇算法。答案：rank應(yīng)小于原始矩陣本征維度，通常8–256；alpha用于縮放，常設(shè)為rank的1–2倍。自適應(yīng)算法：對(duì)預(yù)訓(xùn)練權(quán)重W進(jìn)行SVD，取奇異值σ_i，計(jì)算累積能量比E(k)=∑_{i=1}^kσ_i^2/∑σ_i^2，選擇最小k使E(k)≥0.99，則rank=k，alpha=2k。解析：保證低秩近似誤差<1%，兼顧性能與效率。六、綜合設(shè)計(jì)題（共51分）44.（系統(tǒng)設(shè)計(jì)，21分）設(shè)計(jì)一套端到端多模態(tài)大模型訓(xùn)練系統(tǒng)，支持文本+圖像+音頻三模態(tài)，參數(shù)規(guī)模200B，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量10TB，要求：1)給出混合并行策略（數(shù)據(jù)、張量、流水、序列并行）組合及切分方案；2)給出顯存與計(jì)算量估算；3)給出容災(zāi)與故障恢復(fù)機(jī)制；4)給出訓(xùn)練穩(wěn)定性監(jiān)控指標(biāo)與自動(dòng)調(diào)參策略。答案：1)并行策略：數(shù)據(jù)并行：128卡，全局batch=2048，微批16；張量并行：8路，切分attention與FFN；流水并行：16層/段，共32段，采用1F1B調(diào)度；序列并行：文本4K、圖像196、音頻500token，序列并行4路，切分長(zhǎng)度維度。2)顯存：參數(shù)量200B，fp16占400GB；優(yōu)化器狀態(tài)AdamW占16字節(jié)/參，共3.2TB；梯度400GB；激活值重計(jì)算，峰值約1.2TB；ZeRO3分片后每卡顯存約(400+3200+400)/1024+1.2≈4.5GB，A10080GB充足。計(jì)算量：一次前向+后向≈6×200B×10TB×3token≈3.6×10^22FLOP，使用312TFLOPS/A100，128卡有效算力≈40PFLOPS，訓(xùn)練約9天。3)容災(zāi)：每30min異步保存ZeRO3checkpoint至分布式存儲(chǔ)；采用RedundancyLevel1，雙副本；故障時(shí)從最新副本重啟，缺失梯度通過(guò)AllGather補(bǔ)齊。4)監(jiān)控：指標(biāo)：lossscale、梯度L2norm、最大激活值、GPU溫度、NCCL超時(shí)；自動(dòng)調(diào)參：若梯度norm>10，則降低lr20%；若lossscale連續(xù)下降5次，則增加動(dòng)態(tài)lossscale；若溫度>85℃，則暫停訓(xùn)練并降低功耗。45.（算法設(shè)計(jì)，15分）給定一段自動(dòng)駕駛場(chǎng)景點(diǎn)云（N×3），設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)生成BEV（Bird’sEyeView）語(yǔ)義分割的網(wǎng)絡(luò)，要求：1)給出網(wǎng)絡(luò)總體結(jié)構(gòu)圖（文字描述即可）；2)說(shuō)明如何在不使用顯式投影矩陣情況下實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云到BEV的轉(zhuǎn)換；3)給出損失函數(shù)設(shè)計(jì)與類別不平衡處理方案；4)給出TensorRT部署優(yōu)化要點(diǎn)。答案：1)結(jié)構(gòu)：PointNet++提取點(diǎn)級(jí)特征→動(dòng)態(tài)體素化→稀疏3D卷積→高度壓縮（LearnableHeightPooling）→2DBEV特征圖→UNet風(fēng)格解碼器→逐像素分類。2)無(wú)投影：采用可學(xué)習(xí)的HeightPooling：對(duì)體素柱內(nèi)所有點(diǎn)特征做AttentionPooling，權(quán)重由網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)，無(wú)需handcrafted投影。3)損失：FocalLoss+DiceLos