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AI基础设施工程师面试题库

面向AI基础设施工程师相关面试，围绕张量并行、模型并行、MoE、性能分析、算法等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。

34 道题目建议用时 102 分钟专项面试练习

全部题目 34 道题

考察候选人对流水线并行的理解，包括模型切分、气泡产生原因及优化策略。

考察候选人对上下文并行的理解，特别是在超长序列下如何切分序列并完成跨卡 Attention 计算。

考察候选人对多头注意力机制中张量并行切分细节的掌握程度。

考察候选人对 FFN 中张量并行组合策略的理解，特别是通信与计算效率的权衡。

考察候选人对集合通信操作的理解及其在张量并行中的应用和通信量计算。

考察候选人对过往工作的真实参与深度，以及对模型训练流程、资源瓶颈和工程权衡的理解，而不是只背概念。

考察候选人将实际问题抽象为图搜索最短路径的能力，以及边界条件、状态空间和复杂度分析。

考察候选人的自我认知、表达结构和岗位匹配度，尤其是能否把过往经历与AI基础设施需求建立联系。

考察候选人对GPU、CPU、NPU等算力硬件的理解，以及能否从显存、带宽、互联和生态角度分析实际影响。

考察候选人在方向不完全匹配时的学习路径、诚实态度和落地能力，避免空谈热情。