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高性能计算工程师面试题库

面向高性能计算工程师相关面试,围绕体系结构、并行计算、CUDA、异构计算、DCU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。

10 道题目建议用时 30 分钟专项面试练习

全部题目 10 道题

01

DCU 大概是一块什么样的芯片?从应用的角度说一下,如果你了解 GPU 的话,可以和 GPU 做一个对比。

考察候选人对国产加速卡 DCU 的体系结构、编程模型和应用场景的理解,以及能否与 GPU 进行类比分析。
02

warp 分支是一个普遍性的问题,你知道有哪些解法吗?

考察候选人对 GPU 中 warp 分支问题的理解以及常见的优化手段。
03

你对 AVX-512 这个指令集有了解过吗,介绍一下。

考察候选人对 x86 SIMD 指令集 AVX-512 的基本了解,包括其特点、优势和应用场景。
04

这个指令用起来有没有什么约束?比方说是不是有一些数据对齐、数据精度等等方面的约束?

考察候选人对 AVX-512 实际使用中约束条件的了解,如内存对齐、精度影响等。
05

结合你的了解,说一说你对 GPU 这个硬件的理解。

考察候选人对 GPU 硬件架构的整体理解,包括计算单元、存储层次、执行模型等。
06

请做一个自我介绍。

快速了解候选人的技术背景、项目经历与高性能计算岗位的匹配度,并考察表达是否结构化、重点是否突出。
07

你们这个DCU跟GPU有什么区别?

考察候选人对所用加速器平台的理解深度,是否能从架构、编程模型、生态等维度与GPU做对比,而非停留在名词层面。
08

它(DCU用的编程语言)是一个类似CUDA的编程语言吗?

考察候选人对异构编程模型的理解,是否清楚类CUDA接口的相似点与差异点,以及实际开发中的工具链使用经验。
09

DCU跟GPU详细的硬件架构区别讲一下。

深入考察候选人对加速器微架构的理解,包括计算单元组织、存储层次、互联带宽与执行模型,判断其是否具备做底层性能优化的知识基础。
10

它的算力跟通信带宽是怎么样的?

考察候选人对平台关键性能指标的掌握程度,以及能否用算术强度、roofline等概念把指标与算子优化联系起来。
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