2025年人工智能工程师职业技能考核试卷及答案

2025年人工智能工程师职业技能考核试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.在PyTorch2.1中，若模型已编译为pile(...,mode="maxautotune")，下列哪段代码能正确捕获并打印首次图编译耗时？A.torch.cuda.synchronize();t0=time();model(x);print(time()t0)B.withfile()asp:model(x);print(p.key_averages().table())C.torch._dynamo.reset();t0=time();model(x);print(time()t0)D.piler.reset();t0=time();model(x);print(time()t0)答案：C解析：torch._dynamo.reset()会清空缓存，迫使pile重新做图级优化，time()差值即为首次编译耗时；其余选项要么未清空缓存，要么打印的是GPUkernel耗时而非编译耗时。2.使用LoRA微调LLaMA27B时，若rank=16、alpha=32、dropout=0.05，下列关于参数量计算正确的是：A.新增参数量≈2×7×10^9×16/4096B.新增参数量≈2×32×4096×16C.新增参数量≈2×32×4096×110×16D.新增参数量≈2×32×4096×32×16答案：C解析：LLaMA27B共110层，每层2个线性权重（q_proj、v_proj），每层新增2×alpha×hidden_size×rank，hidden_size=4096，故总量≈2×32×4096×110×16。3.在StableDiffusionXL的UNet中引入QKNorm后，训练时FP16出现NaN，下列最可能根因是：A.QKNorm的gamma初始化过大B.FP16下softmax数值下溢C.QKNorm未对K做L2归一化D.attention_score的scale因子未随norm调整答案：D解析：QKNorm将Q、K先L2归一化，scale因子√d_k不再适用，若仍用原始scale，会导致attentionscore方差过大，FP16溢出。4.联邦学习场景下，采用FedProx且μ=0.01，若客户端本地epoch=10，batch=32，则下列关于近端项描述正确的是：A.近端项梯度在本地第1个batch后即消失B.近端项会随epoch线性增大C.近端项在本地更新中始终为常数D.近端项会使本地更新偏向初始点答案：D解析：FedProx的目标函数增加μ/2·‖ww_t‖²，其梯度μ(ww_t)在本地更新中始终存在，抑制客户端漂移。5.在Ray2.8集群中，@ray.remote(num_gpus=0.5)的actor被调度到8卡节点，节点已运行4个各占用1卡的actor，此时新actor状态为：A.RUNNINGB.PENDING_NODE_ASSIGNMENTC.PENDING_RESOURCE_AVAILABILITYD.DEAD答案：C解析：0.5卡×4=2卡，已用4卡，剩余4卡足够，但Ray按整数GPU切片调度，0.5卡需等待整卡释放，故状态为PENDING_RESOURCE_AVAILABILITY。6.使用DeepSpeedZeRO3训练11B模型，hidden_size=6144，num_layers=52，若采用activationcheckpointing，则每张A10080GB卡最大batch_per_gpu约为：A.2B.4C.8D.16答案：B解析：显存占用≈参数12字节+梯度4字节+优化器状态8字节+激活(6144×seq×4×52)/checkpointing折减，经实测seq=2048时batch=4为上限。7.在DiffusionTransformer中，将timeembedding改为傅里叶特征+MLP后，训练100k步发现FID反弹，最可能原因是：A.傅里叶频率采样不足导致欠拟合B.MLP层数过深引发过拟合C.未对傅里叶特征做正交归一化D.学习率未随架构调整答案：A解析：傅里叶特征若频率数n=64，远低于原Transformer的512维正弦编码，导致time信息丢失，生成质量下降。8.使用TRTLLM部署GPTJ6B，batch=16、input=512、output=128，在FP16下实测吞吐仅达理论峰值的35%，瓶颈最可能是：A.GEMM未使用TF32B.KVcache未分页C.attention未融合D.未开启GQA答案：C解析：TRTLLM默认已开TF32与分页KVcache，GPTJ为MHA，无GQA，实测attentionkernel耗时占比>60%，未融合导致吞吐低。9.在Mojo0.8中，将Python列表转为Tensor，下列写法能零拷贝的是：A.Tensor[float](py_list)B.Tensor[float](py_list.data)C.tensor_from_dlpack(py_list)D.无法零拷贝答案：D解析：Mojo当前未实现Pythonbufferprotocol的零拷贝接口，需先复制到连续内存。10.使用OpenAITriton写flashattention时，下列关于BLOCK_SIZE选择错误的是：A.BLOCK_M与BLOCK_N必须相等B.BLOCK_K需为smem限制的2的幂C.BLOCK_M越大，并行度越低D.BLOCK_M=128在A100上通常最优答案：A解析：BLOCK_M与BLOCK_N可不相等，常见配置128×64以平衡寄存器与并行度。11.在HuggingFacePEFT中，若使用AdaLoRA，budget=1000，则下列说法正确的是：A.总参数量恒为1000B.rank会随训练步数动态增减C.需手动设置sensitivity阈值D.与LoRA不可混合使用答案：B解析：AdaLoRA根据重要性分数动态剪枝/恢复rank，budget为最大参数量，rank实时变化。12.使用JAX0.4+pjit，将11B模型分片到64卡，若每卡参数量≈180M，则最优分片策略为：A.nn.Linear按out_features分片B.nn.Linear按in_features分片C.按head维度分片D.按layer维度分片答案：A解析：out_features分片使GEMM输出切片连续，通信量最小，适合大模型。13.在RLHF阶段，使用PPOmax算法，若KL阈值=0.1，reward模型输出均值=2.5，则下列关于earlystopping正确的是：A.当KL>0.1立即停止B.当KL>0.1且reward<2.5停止C.当KL>0.1且reward增长<1%停止D.需额外设置KL惩罚系数答案：D解析：PPOmax仅约束KL上限，仍需β·KL_penalty梯度，停止条件由reward与KL共同决定。14.使用ONNXRuntime1.17在ARMv9上运行int8量化模型，发现latency高于FP16，最可能原因是：A.未启用dotprod指令B.量化节点未融合C.cache未对齐128BD.权重为channelwise但激活为tensorwise答案：A解析：ARMv9需dotprod+int8matmulkernel，ORT默认未开，回退到reference实现。15.在DeepspeedMoE1.6中，ep_size=8、top_k=2、num_experts=64，则每张卡平均专家数为：A.8B.16C.64D.128答案：B解析：ep_size=8表示8路专家并行，64专家分8组，每组8专家，top_k=2激活2专家，故每张卡平均2×8=16。二、多项选择题（每题3分，共15分）16.关于Transformer架构中RoPE外推，下列做法能提升>8k上下文泛化的是：A.线性缩放scale=8k/训练长度B.位置插值PI+微调10BtokenC.NTKRoPEα=8D.随机位置编码答案：A、B、C解析：A线性缩放简单有效；BPI+微调可恢复长上下文；CNTKRoPE高频分量外推；D随机编码破坏位置连续性。17.使用FlashAttention2时，下列参数会触发splitK降低寄存器压力的是：A.headdim=128B.seqlen=8192C.batch=32D.dropout=0.1答案：A、B解析：headdim>64或seqlen>4096时，FlashAttn自动splitK；batch与dropout无关。18.在PyTorchFSDP中，使用SHARD_GRAD_OP时，下列状态会保存在显存的是：A.参数fp16B.梯度fp16C.优化器状态fp32D.参数fp32答案：A、B解析：SHARD_GRAD_OP仅分片梯度与优化器状态，参数fp16保留，fp32主副本在CPU。19.使用KaggleA10040GB训练，下列混合精度策略可防止OOM的是：A.bf16+gradientcheckpointingB.fp16+DeepSpeedZeRO3C.fp16+activationcheckpointing+cpu_offloadD.int8量化+QLoRA答案：B、C、D解析：Abf16显存与fp32相同，无法节省；BZeRO3分片；Ccpu_offload；DQLoRA4bit量化。20.在扩散模型采样阶段，使用DPMSolver++(2M)时，下列设置可保持ODE阶数不变的是：A.步数=20B.阶数=2C.使用uniformlogSNR序列D.启用自适应tol=1e5答案：B、C解析：2M为二阶单步方法，阶数固定；uniformlogSNR保持精度；自适应tol会动态调整阶数。三、填空题（每空2分，共20分）21.在LLaMA270B中，若采用GQA，查询头数=64，键值头数=8，则attention层参数量减少________倍。答案：8解析：原MHA需64+64+64=192投影，GQA为64+8+8=80，减少192/80=2.4，但题目问“键值头”减少倍数，64/8=8。22.使用Triton实现矩阵乘C=A@B，BLOCK_SIZE_M=128，BLOCK_SIZE_N=256，BLOCK_SIZE_K=32，则每个block所需共享内存________字节（A、B均为fp16）。答案：(128×32+256×32)×2=24576解析：A切片128×32×2B=8192，B切片256×32×2B=16384，合计24576。23.在JAXpjit中，partition_spec=PS("data","model")表示第0维按________并行，第1维按________并行。答案：数据；模型解析：PS字符串即mesh轴名。24.使用TRLX进行RLHF，若reward_model输出均值漂移+0.5，则PPO的advantage需做________归一化。答案：whitening（或标准化）解析：advantage=(Aμ)/σ可抵消漂移。25.在ONNXRuntime中，设置session_options.graph_optimization_level=________可开启最激进优化。答案：ORT_ENABLE_ALL解析：枚举值99即ENABLE_ALL。26.使用bitsandbytesint8量化Linear，若输入x∈R^(b×4096)，权重W∈R^(4096×4096)，则量化后显存减少________倍。答案：4解析：fp16→int8减半，absmaxscale额外占4B每4096元素，综合≈4倍。27.在Diffusers库中，调度器DDIM的eta参数=________时等价于DDPM。答案：1.0解析：eta=1引入随机噪声，与DDPM一致。28.使用FlashAttention时，smem每线程块最大________KB（A100）。答案：163解析：A100共享内存163KB。29.在MegatronLM中，pipeline并行度=4，micro_batch=2，则一次前向需________次send/recv。答案：6解析：4阶段→3边界，每边界双向send+recv，2micro_batch，共3×2=6。30.使用Optuna进行HPO，若pruner=MedianPruner(n_startup_trials=5)，则第________次trial后开始剪枝。答案：6解析：n_startup=5表示前5次不剪，第6次起比较。四、代码阅读与改错（共20分）31.阅读下列Tritonflashattn前向kernel片段，指出3处错误并给出修正（每处2分）。```python@triton.jitdef_fwd_kernel(Q,K,V,sm_scale,Out,stride_qm,stride_qk,stride_kn,stride_vn,stride_ok,stride_om,BLOCK_M:tl.constexpr,BLOCK_N:tl.constexpr,HEAD_DIM:tl.constexpr):pid_m=gram_id(0)pid_bh=gram_id(1)offs_m=pid_mBLOCK_M+tl.arange(0,BLOCK_M)offs_n=tl.arange(0,BLOCK_N)q=tl.load(Q+offs_m[:,None]stride_qm+offs_n[None,:]stride_qk)错误1k=tl.load(K+offs_n[:,None]stride_kn+tl.arange(0,HEAD_DIM)[None,:])v=tl.load(V+offs_n[:,None]stride_vn+tl.arange(0,HEAD_DIM)[None,:])s=tl.dot(q,k)sm_scalep=tl.softmax(s,axis=1)错误2o=tl.dot(p,v)tl.store(Out+offs_m[:,None]stride_om+tl.arange(0,HEAD_DIM)[None,:],o)错误3```修正：错误1：q索引应使用offs_k=tl.arange(0,HEAD_DIM)，而非offs_n。错误2：softmax应在行方向axis=0，因s形状为(BLOCK_M,BLOCK_N)。错误3：store索引需与q一致，Out偏移应为offs_m×stride_om+offs_k[None,:]。32.下列PyTorchFSDP初始化代码导致NCCL超时，请指出问题并修正（4分）。```pythonimporttorch,torch.distributedasdistfromtorch.distributed.fsdpimportFullyShardedDataParallelasFSDPtorch.cuda.set_device(dist.get_rank())model=MyModel().cuda()model=FSDP(model,cpu_offload=True)```问题：cpu_offload=True时，模型已.cuda()，数据往返GPUCPU导致同步死锁。修正：先不.cuda()，直接FSDP(model,cpu_offload=True)，由FSDP内部搬运。五、综合设计题（共35分）33.背景：需将70B中文对话模型压缩至单卡A10080GB部署，要求首token延迟<200ms，吞吐>20req/s，上下文4k。（1）给出量化与稀疏联合方案，说明量化粒度、稀疏度、压缩比；（8分）（2）设计KVcache压缩算法，给出触发条件、回收策略、额外延迟；（8分）（3）写出TRTLLM的config.py关键字段（含plugin、schedule