(2025校招)人工智能工程师笔试题及答案

(2025校招)人工智能工程师笔试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在PyTorch2.1中，若模型已开启pile()，下列哪种操作会触发图回退（graphbreak）？A.使用torch.tensor([1,2,3])创建新张量B.在forward里调用list.append()C.使用torch.nn.functional.relu()D.使用torch.cuda.stream()上下文管理器答案：B解析：pile基于TorchDynamo捕获Python字节码，遇到副作用明显的Python原生容器操作（如list.append）时，为保证正确性会主动图回退。其余选项均为已支持的图内操作。2.某ViT模型采用16×16patch，输入224×224×3，patchembedding后加1个clstoken，则Transformerencoder第一层的QKV矩阵参数量（不含偏置）为：A.1.97×10⁵B.5.90×10⁵C.1.18×10⁶D.2.36×10⁶答案：C解析：patch数=(224/16)²=196，加clstoken共197；embeddingdim通常768。QKV各需768×768，共3×768×768=1.77×10⁶，但题目问“矩阵参数量”，即权重矩阵元素个数，故为3×768×768=1.18×10⁶。3.在DeepSpeedZeRO3中，下列哪项内存占用不会被自动分区到所有GPU？A.optimizer.statesB.model.parametersC.gradientbuffersD.activationcheckpoints答案：D解析：ZeRO3对参数、梯度、优化器状态均做分区；activationcheckpoints属于前向重计算策略，仍由计算GPU按需保存，不参与分区。4.使用FlashAttention2时，若head_dim=64，batch=8，heads=12，seq=2048，GPUSRAM为96KB，则理论上最大可并行处理的attentionhead数为：A.1B.2C.3D.4答案：C解析：FlashAttention2以SRAMtile为单位，每tile需存储Q、K、V、O共4个head_dim×block_size的缓冲。设block_size=64，则每tile占4×64×64×4B=64KB；96KB/64KB≈1.5，向上取整为2tile，可同时处理2head；但GPU需留1tile做pingpong，故最大并行head=3。5.在RLHF中，若使用PPOclip，old_policy与new_policy的KL散度上限设为0.1，则clip系数ε通常取：A.0.05B.0.1C.0.2D.0.5答案：C解析：经验上ε=0.2可在探索与稳定性间平衡，且与KL上限0.1无直接数值冲突，实际运行中通过earlystopping控制KL。6.某推荐系统采用双塔结构，负样本为batch内随机采样，batch=1024，embeddingdim=128，则InfoNCE估计的梯度方差与下列哪项成正比？A.1/128B.1/1024C.128/1024D.1024/128答案：B解析：梯度方差与负样本量成反比，batch内负样本数为1023，故∝1/1024。7.在DiffusionModel中，若采用DDIM采样50步，η=0.0，则生成样本的随机性来源于：A.初始潜变量z_TB.每一步的ε_θ预测C.随机采样路径D.无随机性，生成确定答案：A解析：DDIMη=0时为确定性采样，仅z_T～N(0,I)引入随机性。8.在Mojo语言中，与Python交互时，下列哪段代码可将Pythonlist[float]零拷贝转为MojoTensor？A.tensor.from_python(list)B.tensor.from_buffer(list.__array_interface__['data'])C.tensor.from_numpy(np.array(list))D.无法零拷贝，必须复制答案：B解析：Mojo支持通过__array_interface__获取PyObject底层指针，实现零拷贝；from_numpy会触发一次拷贝。9.在NVIDIAH100上，若使用TransformerEngine，FP8GEMM的累加器位宽为：A.FP8B.FP16C.FP32D.INT32答案：C解析：TE采用FP8输入，乘积累加使用FP32，保证精度。10.在联邦学习FedAvg中，若客户端本地epoch=5，lr=0.01，服务器聚合后学习率衰减0.9，则等价于中心式SGD的effectivelr为：A.0.01B.0.009C.0.05D.0.045答案：D解析：本地epoch=5相当于5步SGD，lr=0.01；服务器聚合无梯度平均，仅参数平均，等效lr=0.01×5×0.9=0.045。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.下列哪些技术可降低LLM推理首token时延（TTFT）？A.ContinuousbatchingB.KVcachequantizationtoINT4C.SpeculativedecodingwithdraftmodelD.Prefixcaching答案：A、B、D解析：A提升吞吐间接降低排队时延；B减少内存带宽；D复用前缀KV；C主要降低每token时延，对首token无直接收益。12.在StableDiffusionXL中，与SD1.5相比新增的设计有：A.双textencoder（CLIP+OpenCLIP）B.UNetbackbone扩大至3.5B参数C.引入refiner模型做高分辨率噪声修正D.使用vparameterization答案：A、C、D解析：SDXLUNet为2.3B，B错误。13.关于LoRA微调，下列说法正确的是：A.秩r越大，可恢复全参微调性能上界越高B.初始化A～N(0,σ²)，B=0，可保持初始输出不变C.合并权重时，ΔW=BA，可离线融合到原权重D.在FP16下，LoRA可降低显存占用约(2r/d)倍答案：A、B、C解析：D应为(2r/(d+r))，近似2r/d仅当r≪d。14.在自动驾驶感知中，BEVFormer采用：A.空间交叉注意力将图像特征查询到BEV网格B.时间自注意力融合历史BEV特征C.使用LSS的显式深度估计D.采用可学习位置编码编码BEV坐标答案：A、B、D解析：BEVFormer无需显式深度，C错误。15.在推荐系统多任务学习中，MMoE与SharedBottom相比：A.参数量随专家数线性增加B.可缓解任务间负迁移C.门控网络采用SoftmaxD.所有任务共享同一专家集合答案：A、B、C解析：D错误，每个任务有独立门控，专家集合共享。三、填空题（每空2分，共20分）16.在PyTorch中，若模型已开启torch.backends.cudnn.benchmark=True，则卷积算法选择策略为________，此时输入尺寸频繁变化会导致________。答案：穷举搜索所有实现并计时选择最快者；性能下降。17.使用FlashAttention时，attention计算复杂度从O(n²d)降至________，内存复杂度降至________。答案：O(nd²)；O(nd)。18.在RLHF中，rewardmodel通常采用________损失函数，其数学表达式为________。答案：pairwiseranking；logσ(r_θ(x,y_w)r_θ(x,y_l))。19.若LLaMA7B采用GQA（groupqueryattention），num_heads=32，num_kv_heads=8，则每组query共享________个kvhead，内存占用下降比例为________。答案：4；18/32=75%。20.在DiffusionTransformer（DiT）中，adaLNZero将________向量线性映射为________组缩放与偏移参数，用于调制LayerNorm。答案：timestep；6（γ1,β1,α1,γ2,β2,α2）。四、算法与编程题（共30分）21.（10分）实现带旋转位置编码（RoPE）的多头注意力前向，要求：输入：Q,K,V∈R^(b×h×n×d)，freqs_cos,freqs_sin∈R^(n×d)预计算。输出：out∈R^(b×h×n×d)。语言：Python+PyTorch，禁止调用现成RoPEAPI。答案：```pythondefrope(x,cos,sin):x:(...,n,d)x1,x2=x[...,::2],x[...,1::2]偶奇拆分cos1,cos2=cos[...,::2],cos[...,1::2]sin1,sin2=sin[...,::2],sin[...,1::2]y1=x1cos1x2sin1y2=x2cos2+x1sin2y=torch.empty_like(x)y[...,::2]=y1y[...,1::2]=y2returnydefmultihead_rope_attention(Q,K,V,freqs_cos,freqs_sin):b,h,n,d=Q.shapeQ=rope(Q.transpose(1,2),freqs_cos,freqs_sin).transpose(1,2)K=rope(K.transpose(1,2),freqs_cos,freqs_sin).transpose(1,2)scores=torch.matmul(Q,K.transpose(2,1))/(d0.5)attn=torch.softmax(scores,dim=1)out=torch.matmul(attn,V)returnout```解析：RoPE通过复数旋转实现相对位置编码，需对偶奇维度交替应用旋转矩阵；后接标准attention。22.（10分）给定二维张量X∈R^(n×d)，实现GPU友好的Topk稀疏化算子：要求：返回掩码M∈{0,1}^(n×d)，每行仅k个1，对应绝对值最大元素。时间复杂度O(ndlogk)，空间O(nd)。提供CUDA核函数伪代码（Python可调用）。答案：```pythonimporttorchdeftopk_mask(x,k):_,topi=torch.topk(x.abs(),k,dim=1,sorted=False)mask=torch.zeros_like(x,dtype=torch.bool)mask.scatter_(dim=1,index=topi,value=True)returnmaskCUDA伪核（每行一个warp）__global__voidtopk_mask_kernel(constfloatx,boolmask,intn,intd,intk){introw=blockIdx.x;if(row>=n)return;extern__shared__floatsmem[];floatvals=smem;//d个元素intidxs=(int)&vals[d];for(inti=threadIdx.x;i<d;i+=blockDim.x){vals[i]=fabs(x[rowd+i]);idxs[i]=i;}__syncthreads();//使用warp级bitonicselection，选出topkbitonic_select_topk(vals,idxs,d,k);__syncthreads();for(inti=threadIdx.x;i<k;i+=blockDim.x){intcol=idxs[i];mask[rowd+col]=true;}}```解析：利用warp级并行bitonicselection，将每行复杂度降至O(dlogk)，避免全局排序。23.（10分）实现GradientCheckpointing的反向传播内存计算：给定L层Transformer，每层参数量P，激活占用A，batch=b，seq=n，d=hidden。求：1.无checkpoint峰值内存；2.使用checkpoint峰值内存；3.若采用CPUoffloading存储checkpoint，PCIe带宽为BGB/s，每层重计算耗时ts，求带宽最小值B_min使重计算不成为瓶颈。答案：1.峰值内存=参数+激活+梯度+优化器状态=P+LA+P+2P=3P+LA2.峰值内存=参数+2A+P+2P=3P+2A（仅保存每层输入，反向时重计算）3.每层需传输A数据，重计算耗时t，则B_min×t≥A⇒B_min≥A/t解析：CPUoffloading将激活换出，反向时流式回传，带宽需满足A/t，否则PCIe成为瓶颈。五、系统设计题（共15分）24.设计一个支持千亿参数LLM的推理服务系统，要求：单卡80GB，模型采用INT4量化+GQA+FlashAttention2；支持动态batch+streaming输出；P99首token时延<500ms，吞吐>2000tokens/s；给出：1)系统架构图；2)关键路径时延估算；3)容量规划公式；4)故障恢复策略。答案：1)架构：┌──────────┐┌──────────┐┌──────────┐│Gateway│────▶│Scheduler│────▶│Inference││(Nginx)││(Continuous)││Pod×N│└──────────┘└──────────┘└──────────┘▲▲│││▼MetricsKVCacheSharedNVMe(Prometheus)