算子优化面试题 — 真实面经汇总

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字节 AI Infra 三面：CUDA Graph 与 TP 并行的卡死排查

字节跳动 AI Infra 三面

字节 AI Infra 三面面经，主线是分布式训练与算子开发：CUDA Graph 与 TP 并行同时启用导致卡死的定位过程、Triton/CuTe 这类 DSL 的价值、MoE 训练里 Router Replay 与 EP 并行、滑动窗口 Attention 的确定性反向优化，以及国产 GPU 上的算子 Benchmark 方法。

AI Infra 求职劝退贴：面试官建议与个人复盘

某互联网大厂 AI Infra

AI Infra 方向求职劝退贴：作者面试某大厂日常实习后，记录面试官给出的五条建议（岗位极度内卷、算子被 AI 冲击、国产芯片迁移难等），并复盘纯 infra 岗全挂的原因、可行的替代方向与选路自查清单。

百度大模型算法岗面经合集：GRPO 训练与算子优化

百度大模型算法多轮面试合集

百度大模型算法岗两场面试：一面围绕算子优化方案与效果验证，追问 GEMM 矩阵尺寸、GPU 架构与 Tensor Core 精度；二面聚焦 PPO、GRPO 与 DPO 的区别、持续学习分类，以及 8 卡 A100 的 GRPO 加速优化。

快手 AI Infra 一面面经：Attention 算子优化、prefill 与 decode 调度及量化

快手 AI Infra 一面

快手 AI Infra 一面面经：围绕 Attention 重构与模型部署追问，考察 Triton 算子、profile 与 Roofline 分析、prefill 与 decode 调度、线性注意力，以及 AWQ 与 W8A16。

足下科技高性能计算一面凉经

足下科技高性能计算（算子与推理优化）一面

足下科技高性能计算一面凉经，处女面。面试以场景题为主、几乎没问项目，作者个人项目基于Ampere架构自评偏玩具。面试官提示该岗位不需要做算子、更偏高层优化，作者复盘认为算子优化复用性强且难超越现有实现。