2026寒武纪秋招面试题及答案

2026寒武纪秋招面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种芯片架构常用于寒武纪产品？A.ARMB.X86C.DSAD.MIPS2.寒武纪主要面向的市场不包括？A.智能手机B.数据中心C.汽车制造D.教育行业3.深度学习中常用的激活函数不包含？A.SigmoidB.ReLUC.LinearD.Softmax4.寒武纪的芯片核心优势在于？A.低功耗高性能B.高兼容性C.低成本D.高可靠性5.以下哪个不是模型部署优化的方法？A.模型量化B.模型剪枝C.增加层数D.图优化6.寒武纪智能处理器的指令集是？A.RISC-VB.CISCC.自定义指令集D.MIPS7.以下哪种数据处理通常用于图像领域？A.归一化B.词嵌入C.特征提取D.以上都是8.属于寒武纪产品线的是？A.麒麟B.昇腾C.思元D.骁龙9.人工智能算法中，监督学习依赖于？A.无标签数据B.有标签数据C.部分标签数据D.随机数据10.寒武纪芯片在边缘计算场景的特点是？A.高算力高能耗B.低算力低能耗C.高算力低能耗D.低算力高能耗多项选择题（每题2分，共10题）1.寒武纪的技术研发方向包括？A.人工智能芯片设计B.机器学习算法优化C.软件开发工具链D.云计算平台2.深度学习模型训练过程涉及的要素有？A.数据集B.模型结构C.损失函数D.优化算法3.以下哪些是寒武纪芯片的应用场景？A.智能安防B.智能驾驶C.金融科技D.医疗影像4.芯片设计流程包含？A.前端设计B.后端设计C.测试验证D.封装制造5.优化神经网络模型的方法有？A.调整超参数B.增加训练数据C.更换激活函数D.改变网络结构6.寒武纪的核心竞争力体现在？A.创新的架构设计B.强大的研发团队C.广泛的市场合作D.丰富的产品线7.人工智能领域的热点技术有？A.生成对抗网络B.强化学习C.目标检测D.自然语言处理8.数据处理中常用的操作有？A.数据清洗B.特征选择C.数据分割D.数据可视化9.寒武纪的软件工具包括？A.开发框架适配工具B.模型优化工具C.硬件调试工具D.数据标注工具10.以下属于人工智能芯片类型的有？A.GPUB.FPGAC.ASICD.CPU判断题（每题2分，共10题）1.寒武纪专注于通用处理器的研发。（）2.深度学习模型的层数越多性能一定越好。（）3.寒武纪芯片可以在多种操作系统上运行。（）4.数据增强是为了减少训练数据量。（）5.模型量化会降低模型的准确性。（）6.人工智能算法只能基于神经网络。（）7.寒武纪的芯片可以直接部署在任何设备上，无需适配。（）8.监督学习和无监督学习的区别在于是否有标签数据。（）9.提高芯片的算力一定会增加能耗。（）10.寒武纪的产品只用于人工智能领域。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述寒武纪芯片的主要特点。2.什么是模型剪枝，有什么作用？3.人工智能芯片和传统芯片的区别是什么？4.寒武纪软件开发工具链有什么作用？讨论题（每题5分，共4题）1.讨论寒武纪芯片在智能汽车领域的应用前景和挑战。2.分析人工智能技术在未来金融行业的发展趋势及寒武纪的应对策略。3.探讨寒武纪如何在激烈的芯片市场竞争中保持优势。4.谈谈你对寒武纪未来产品线拓展的看法。答案单项选择题1.C2.D3.C4.A5.C6.C7.A8.C9.B10.C多项选择题1.ABC2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABC判断题1.×2.×3.√4.×5.√6.×7.×8.√9.×10.×简答题1.寒武纪芯片特点有低功耗高性能、采用DSA架构、有自定义指令集、适配多种开发与应用场景。2.模型剪枝是移除神经网络中不重要的连接和参数。可减少模型大小、降低计算量、提高推理速度，同时不显著损失精度。3.人工智能芯片专为AI算法优化，能快速处理大规模并行计算，注重深度学习任务。传统芯片通用性强，面向更广泛常规计算需求。4.寒武纪软件开发工具链可适配不同开发框架，优化模型结构与性能，还能调试硬件，帮助开发者高效开发、部署应用。讨论题1.应用前景广，可用于自动驾驶决策、环境感知等。挑战在于要满足车规级要求、保障安全及应对复杂路况算法优化。2.趋势是自动化交易、风险评估等更智能。寒武纪要强化高性能芯片研发，适配金融场景，保障数