CUDA 面试题
共 8 篇真实面经 · 涵盖 字节跳动 / 滴滴 / 帝尔激光 / 某互联网大厂 / 华为 等 7 家公司
字节 AI Infra 三面：CUDA Graph 与 TP 并行的卡死排查
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。
滴滴 AI Infra 算法岗一二面面经
滴滴 AI Infra 算法岗一二面：一面考 Attention 优化、KV Cache 显存计算与 ZeRO 分片；二面深挖流水线调度、分布式 Decode 与 PyTorch 编译栈。
滴滴 AI Infra 算法岗一二面面经
滴滴 AI Infra 算法岗一二面面经：一面考 Attention 架构优化、KV Cache 管理、MLA 与线性注意力、GQA 显存估算与 DeepSpeed ZeRO，二面追问调度细节并手撕 CUDA 算子。
帝尔激光计算机视觉岗技术面面经
帝尔激光 CV 岗技术面记录：前半段围绕超分辨网络与卷积原理，后半段集中追问相机标定与四套坐标系、单应性矩阵的具体计算、形态学与 Canny、傅里叶变换、双目测距实现，最后落到 Java 平台调用模型的数据流与 CUDA 加速。
AI Infra 求职劝退贴：面试官建议与个人复盘
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。
华为 AI 方向机考 9 月 18 日：10 道选择加全局位注意力编程题
华为 AI 方向 9 月 18 日机考真题：10 道选择题覆盖 RoPE、矩阵维度、余弦相似度、评测指标、CUDA 共享内存、稀疏格点、正态分布、KV Cache、偏差方差与 Kernel 融合流量计算，外加一道 150 分的全局位与窗口注意力编程题。
新紫光一面（算子工程师）：ncu 与 nsys、roofline 模型
新紫光算子工程师一面，25 分钟、没手撕、八股很少：重点问 ncu 与 nsys 的区别与作用、常用卡的存储架构与带宽量级、峰值性能与计算单元和寄存器、roofline 模型、大模型算子，以及 C++ 的 inline。
足下科技高性能计算一面凉经
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。
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