2025年人工智能软硬件知识考试题(附答案)

2025年人工智能软硬件知识考试题(附答案)一、单项选择题（每题2分，共40分）1.以下哪种AI芯片架构最适合处理大模型训练中的矩阵乘法运算？A.通用CPUB.GPU（图形处理器）C.FPGA（现场可编程门阵列）D.ASIC（专用集成电路）2.大模型训练中，“梯度检查点（GradientCheckpointing）”技术的核心目的是？A.提高计算精度B.减少内存占用C.加速前向传播D.增强模型泛化能力3.存算一体（In-MemoryComputing）芯片的主要优势是？A.降低数据搬运能耗B.支持动态编程C.提升浮点运算精度D.兼容多指令集架构4.2025年主流AI推理芯片中，HBM（高带宽内存）的典型带宽指标约为？A.100GB/sB.500GB/sC.1.2TB/sD.3.0TB/s5.混合精度训练（MixedPrecisionTraining）通常结合以下哪两种精度？A.FP32与INT8B.FP16与BF16C.BF16与INT4D.FP32与FP646.以下哪项不是大模型推理优化的常用技术？A.模型量化（Quantization）B.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）C.梯度累积（GradientAccumulation）D.稀疏计算（SparseComputation）7.神经拟态芯片（NeuromorphicChip）的设计灵感主要来源于？A.传统冯·诺依曼架构B.人类大脑神经突触结构C.量子计算并行性D.图灵机计算模型8.大语言模型（LLM）训练时，“序列长度扩展”（如从4096到32768）对硬件的核心挑战是？A.浮点运算能力B.内存带宽与容量C.芯片散热效率D.指令集兼容性9.以下哪种框架更擅长动态计算图与静态计算图的融合优化？A.TensorFlow3.0B.PyTorch3.5C.JAX2.2D.MindSpore2.810.对抗样本攻击（AdversarialAttack）对AI系统的主要威胁是？A.降低模型训练速度B.破坏数据隐私C.导致模型错误分类D.增加计算能耗11.2025年主流AI训练集群中，节点间通信主要采用的协议是？A.PCIe5.0B.InfiniBandHDR100C.Ethernet100GD.CXL3.012.多模态大模型（如视觉-语言模型）推理时，对硬件的特殊需求是？A.更高的整数运算能力B.支持多数据流并行处理C.增强的浮点精度D.更低的待机功耗13.以下哪项是AI芯片能效比（TOPS/W）的关键影响因素？A.芯片封装尺寸B.内存访问延迟C.计算单元与存储单元的耦合度D.芯片工作温度14.联邦学习（FederatedLearning）中，“客户端-服务器”架构的核心优势是？A.降低服务器计算压力B.保护本地数据隐私C.提升模型训练速度D.减少通信带宽需求15.大模型微调（Fine-tuning）时，LoRA（低秩适应）技术的主要作用是？A.减少可训练参数数量B.提升模型初始精度C.支持多任务同时微调D.降低硬件浮点运算要求16.以下哪种存储技术最适合AI芯片的片上缓存？A.DRAM（动态随机存取存储器）B.SRAM（静态随机存取存储器）C.NANDFlash（闪存）D.3DXPoint（非易失性内存）17.AI推理时，“speculativedecoding”技术的目的是？A.减少生成文本的重复率B.加速序列生成过程C.提升生成内容的逻辑性D.降低模型对显存的需求18.以下哪项不是AI伦理中的关键问题？A.算法偏见（Bias）B.模型可解释性（Interpretability）C.计算资源分配公平性D.芯片制程工艺迭代速度19.2025年主流AI训练芯片的典型制程工艺是？A.7nmB.5nmC.3nmD.2nm20.动态稀疏化（DynamicSparsity）技术在大模型中的应用场景主要是？A.提升训练稳定性B.减少推理时的计算量C.增强模型泛化能力D.降低数据标注成本二、填空题（每题2分，共20分）1.大模型训练中，“激活重计算”（ActivationRecomputation）是______技术的另一种表述。2.2025年主流AI推理芯片的典型张量核心（TensorCore）支持的计算精度包括______、______和INT4。3.存算一体芯片的核心指标是______（单位：TOPS/W），其数值通常比传统冯·诺依曼架构芯片高______倍以上。4.多模态大模型的“对齐训练”（AlignmentTraining）需要同时优化______损失和______损失。5.AI框架的“自动并行化”（AutoParallelism）技术主要解决______和______的分布式训练策略自动分配问题。6.对抗训练（AdversarialTraining）通过向输入数据添加______，提升模型的______能力。7.2025年主流HBM（高带宽内存）采用______堆叠技术，典型容量为______GB。8.神经拟态芯片的计算单元通常模拟生物神经元的______和______行为。9.大模型量化时，“权重量化”和“激活量化”的主要区别在于______是否参与动态计算。10.联邦学习的“异质性”挑战主要体现在______和______的差异上。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述GPU、TPU、NPU在AI计算中的核心差异，并举例说明各自典型应用场景。2.解释大模型训练中“内存墙”（MemoryWall）问题的成因及三种主流解决方案。3.对比分析模型量化（Quantization）与知识蒸馏（KnowledgeDistillation）在推理优化中的优缺点。4.说明AI芯片中“稀疏计算支持”（SparseComputationSupport）的实现原理及其对大模型推理的意义。5.结合2025年技术趋势，分析多模态大模型对软硬件协同设计提出的新需求。四、综合题（每题20分，共40分）1.假设你需要为一个基于大语言模型的智能客服系统设计高效推理方案（要求响应时间<200ms，并发量1000次/秒），请从硬件选型、软件优化、部署架构三方面提出具体方案，并说明各环节的技术依据。2.2025年某AI公司计划训练一个参数规模为2000亿的多模态大模型（含文本、图像、视频输入），请分析其面临的软硬件挑战，并提出针对性解决方案（需涵盖计算、存储、通信、训练策略四方面）。答案一、单项选择题1.B（GPU的大规模并行计算单元适合矩阵乘法）2.B（通过重新计算部分激活值减少内存存储需求）3.A（避免冯·诺依曼架构中计算与存储分离导致的数据搬运能耗）4.C（2025年主流HBM3e带宽约1.2TB/s）5.B（FP16与BF16是当前混合精度训练的主流组合）6.C（梯度累积用于训练阶段，非推理优化）7.B（模拟神经元的突触连接与脉冲发放）8.B（长序列导致注意力机制的内存占用呈平方级增长）9.B（PyTorch3.5强化了TorchDynamo对动静图融合的支持）10.C（对抗样本通过微小扰动导致模型错误分类）11.B（InfiniBandHDR100是AI集群节点间通信的主流协议）12.B（多模态需并行处理文本、图像等不同数据流）13.C（计算与存储的近邻设计直接影响能效）14.B（本地训练模型参数，仅上传更新量保护隐私）15.A（通过低秩矩阵逼近减少可训练参数至0.1%以下）16.B（SRAM速度快，适合片上缓存）17.B（通过预生成候选token加速序列生成过程）18.D（制程工艺属于技术迭代，非伦理问题）19.C（2025年主流AI芯片采用3nm制程）20.B（动态稀疏化可跳过无效计算，减少推理计算量）二、填空题1.梯度检查点（GradientCheckpointing）2.FP16、BF16（或FP8）3.能效比；10（或10-100）4.任务（如分类）；对齐（如人类偏好）5.模型并行；数据并行6.对抗扰动；鲁棒性（或抗攻击）7.3D；80（或48-96）8.兴奋；抑制（或突触可塑性）9.激活值（或中间结果）10.设备性能；数据分布三、简答题1.核心差异与场景：-GPU：通用并行计算架构，支持CUDA生态，擅长浮点运算，适合大模型训练（如GPT-4训练）。-TPU：专用张量计算架构，优化矩阵乘法与量化运算，适合Google内部大模型推理（如PaLM部署）。-NPU：嵌入式专用架构，低功耗、高整数运算效率，适合端侧设备（如手机图像识别）。2.内存墙成因与解决方案：成因：大模型参数/激活值规模远超片外内存带宽，计算单元常因等待数据而空闲。方案：①梯度检查点（重计算激活值换内存）；②混合精度训练（减少数据位宽）；③内存层级优化（如HBM堆叠提高带宽）。3.量化与蒸馏对比：-量化：通过降低数值精度（如FP32→INT8）减少计算量与内存占用，优点是实现简单、延迟低；缺点是可能损失精度（需校准）。-蒸馏：用大模型（教师）指导小模型（学生）学习，优点是保留核心能力、泛化性好；缺点是需额外训练成本、依赖教师模型质量。4.稀疏计算原理与意义：原理：检测输入数据/模型参数中的零值或无效值，跳过对应计算（如通过掩码标记非零元素）。意义：大模型中约70%-90%参数为稀疏（如注意力矩阵），稀疏计算可减少30%-80%计算量，显著降低推理延迟与能耗。5.多模态大模型新需求：-硬件：需支持多数据流并行（如图像的卷积、文本的Transformer），增强跨模态特征融合的专用计算单元（如多模态张量核）。-软件：优化跨模态对齐的损失函数计算（如对比学习、交叉熵联合优化），支持动态调度不同模态的计算任务（如优先处理视频帧的关键帧）。四、综合题1.智能客服推理方案设计：-硬件选型：采用支持INT8/FP8的推理专用芯片（如NVIDIAL4或华为昇腾310P），搭配HBM3内存（带宽≥1TB/s），确保单芯片每秒处理≥200次请求（200ms响应）。-软件优化：①模型量化（FP16→INT8，校准后精度损失<1%）；②动态批处理（BatchSize自适应，并发请求合并）；③SpeculativeDecoding（预生成候选token，加速序列生成）。-部署架构：采用“边缘+云”混合部署，高频短对话由边缘设备（如智能网关）处理（降低延迟），复杂对话路由至云端集群（通过Kubernetes调度，负载均衡）。2.2000亿参数多模态大模型训练挑战与方案：-计算挑战：浮点运算需求达ExaFLOPS级（10¹⁸），需采用多芯片并行（如8×8H100GPU集群），结合模型并行（张量并行+流水线并行）与数据并行（ZeRO-3优化）。-存储挑战