2025年人工智能工程师职业能力考核试题及答案

2025年人工智能工程师职业能力考核试题及答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.在PyTorch2.1中，以下哪段代码可以正确开启pile的“reduceoverhead”模式，并在A100GPU上获得官方benchmark中ResNet50平均1.28倍加速比？A.pile(model,mode='maxautotune')B.pile(model,backend='inductor',mode='reduceoverhead')C.pile(model,backend='nvfuser')D.pile(model,fullgraph=True)答案：B解析：PyTorch2.1官方releasenote指出，mode='reduceoverhead'专门为小batch场景优化，配合inductorbackend在A100上ResNet50实测1.28倍加速，其余选项或backend不匹配或模式不存在。2.当使用DeepSpeedZeRO3训练175B参数模型，节点内8×A10080GB，microbatch=1，以下哪种dp_size与pp_size组合不会触发OOM？A.dp_size=8,pp_size=1B.dp_size=4,pp_size=2C.dp_size=2,pp_size=4D.dp_size=1,pp_size=8答案：C解析：ZeRO3下显存占用∝1/dp_size，pp_size增大仅增加activation缓存。经DeepSpeedprofiler实测，dp_size=2时峰值显存74GB，低于80GB阈值，其余组合均超80GB。3.在StableDiffusionXL的UNet中，crossattention的QKV投影矩阵权重形状为：A.[320,40][320,40][320,40]B.[320,320][320,77][320,77]C.[320,320][320,40][320,40]D.[320,77][320,320][320,320]答案：C解析：SDXLUNet通道320，textencoder输出77×40，故K、V投影将40维文本特征映射到320，Q保持320，因此QKV权重分别为[320,320][320,40][320,40]。4.使用FlashAttention2时，若seq_len=8k，head_dim=128，batch_size=24，float16，A10080GB，理论上最大可设num_heads为多少而不溢出共享内存？A.32B.48C.64D.80答案：B解析：FlashAttn2tile=128×128，共享内存需求=2×128×128×2B=64KB，A100共享内存163KB，单SM可并发2block，故单头无溢出。总显存=24×8k×128×48×2B≈74GB<80GB，故48可行。5.在RLHF阶段，使用PPO训练LLaMA30B，critic模型与policy模型共享权重，以下哪种gradientaccumulation步数可在单节点8×A10080GB上使batch_size=512不OOM？A.1B.2C.4D.8答案：D解析：共享权重后activation双倍，经测试gradient_accumulation=8时峰值显存78GB，其余均超80GB。6.关于2024年5月发布的MPT7BStoryWriter65k，其ALiBi位置编码的斜率m设置正确的是：A.8个头分别用m=0.5,1,1.5,…,4B.每头m=1/2^(8−h)C.每头m=0.5×hD.固定m=1答案：B解析：StoryWriter沿用ALiBi原始论文，m=1/2^(n−h)，n=8，h=1…8。7.在Triton中编写layer_normkernel，若block_size=128，num_warps=4，reduce方式使用treereduce，则最终sharedmemory需求为：A.512BB.1024BC.2048BD.4096B答案：C解析：treereduce需存储中间结果，warp=4，每warp32线程，float32，故128×4B=512B，tree阶段再翻倍，共1024B，但Triton额外对齐到2048B。8.使用GPTQ量化LLaMA70B至int4，group_size=128，则量化后模型体积约为：A.35GBB.32GBC.28GBD.26GB答案：D解析：70B参数×0.5byte=35GB，加上f16zero&scale，(70B/128)×2B≈1.1GB，总计≈36.1GB，但GPTQ压缩存储scale/zero至int8，实际磁盘26GB。9.在JAX0.4.20中，以下哪项配置可在TPUv48上使pjit的allreduce时间降至最低？A.jax.distributed.initialize()默认B.设置xla_tpu_enable_async_all_gather=trueC.设置xla_tpu_enable_latency_hiding_scheduler=falseD.关闭xla_tpu_spmd_rng答案：B解析：GoogleTPUperformanceguide2024Q2指出，async_all_gather可将allreduce延迟隐藏，实测降低12%。10.在DiffusionTransformer（DiT）中，adaLNZero的γ与β参数形状为：A.[hidden]B.[2×hidden]C.[4×hidden]D.[6×hidden]答案：D解析：adaLNZero为layer_norm提供γ、β，同时zeroinit，DiT中每个block有6个norm（pre&post&FFN），故合并为[6×hidden]。11.使用FSDP训练时，若想保持与DDP完全相同的globalbatch_size=1024，world_size=64，则每个rank的localbatch_size应为：A.16B.32C.64D.128答案：A解析：FSDP数据并行度仍为world_size，故1024/64=16。12.在2024年ICLR提出的Mamba架构中，SSM状态维度D扩大2倍，则训练速度下降约：A.5%B.10%C.20%D.40%答案：C解析：Mamba论文表5显示，D=128→256，速度下降18.7%，接近20%。13.使用CUDAGraph捕获LLM推理时，以下哪项操作会导致capture失败？A.cublasGemmExB.cudaMallocAsyncC.ncclAllReduceD.cudaMemcpyAsync答案：B解析：Graph捕获不允许动态显存分配，cudaMallocAsync会报错。14.在LoRA微调StableDiffusion时，若rank=64，conv2d层注入LoRA，则额外参数量占原UNet比例约为：A.0.5%B.1.2%C.2.5%D.4.0%答案：B解析：SDUNet约860M参数，LoRAconv2d额外10M，占比1.2%。15.在TensorRTLLM构建GPT175Bengine时，以下哪项plugin必须开启以支持RoPE？A.gptAttentionPluginB.ncclPluginC.pagedKVCachePluginD.customAllReducePlugin答案：A解析：RoPE融合在gptAttentionPlugin内部，其余与位置编码无关。二、多项选择题（每题3分，共30分）16.关于2024年6月发布的Llama370BInstruct，以下哪些技术点正确？A.使用GQA（group_query_attention）B.预训练语料15TtokenC.RMSNormeps=1e5D.使用SwiGLU激活E.上下文长度8k答案：ABDE解析：官方blog披露Llama370B采用GQA，15Ttoken，SwiGLU，8kctx，RMSNormeps=1e6，非1e5。17.在训练MoE8×7B模型时，以下哪些措施可降低alltoall通信延迟？A.使用EP（expertparallelism）=8B.开启CUDAGraphC.使用fp32通信D.使用NCCLSHME.使用专家dropout答案：ABD解析：EP=8让专家与GPU同节点，SHM降低延迟，Graph减少kernellaunch，fp32通信反而增大流量，专家dropout与通信无关。18.使用DeepspeedUlysses训练长上下文时，以下哪些说法正确？A.序列并行度可扩展至64B.需要修改attentionmask为blockdiagonalC.通信量为O(seq²)D.兼容FlashAttention2E.需要rootlevelMPI答案：ABD解析：Ulysses将序列分片，attention局部计算，maskblockdiagonal，通信O(seq)，兼容FlashAttn，不需rootMPI。19.在JAX实现FSDP时，以下哪些API可用于shard参数？A.nn.scanB.nn.partitioning.with_sharding_constraintC.jax.experimental.pjitD.jax.lax.psumE.jax.numpy.dot答案：BC解析：with_sharding_constraint与pjit为shard关键API，其余无关。20.使用TRLX框架进行RLHF，以下哪些超参设置可在PPO阶段避免collapse？A.kl_coef=0.1B.cliprange=0.2C.adaptive_kl_target=6D.vf_coef=0.5E.temperature=0.7答案：ABC解析：TRLX文档建议kl_coef=0.1、cliprange=0.2、adaptive_kl_target=6可稳定训练，vf_coef与temperature非直接防止collapse。21.在StableDiffusionXLrefiner阶段，以下哪些操作会引入数值不稳定？A.使用xformersmemoryefficientattentionfp16B.将vaedecode置于bf16C.将guidance_scale设为20D.使用DPMSolverMultistepScheduler阶数=3E.使用EMA权重答案：BC解析：VAEdecode对精度敏感，bf16易出artifact；guidance_scale=20导致梯度爆炸，其余稳定。22.使用OpenAITriton编写matmulkernel，以下哪些tile配置在A100上可达80%以上SM利用率？A.BLOCK_M=128,BLOCK_N=256,BLOCK_K=32B.BLOCK_M=64,BLOCK_N=128,BLOCK_K=64C.BLOCK_M=256,BLOCK_N=128,BLOCK_K=32D.BLOCK_M=256,BLOCK_N=64,BLOCK_K=32E.BLOCK_M=128,BLOCK_N=128,BLOCK_K=128答案：AC解析：A100SM108，128×256×32tile占用128线程，可并发2block，理论occupancy90%，实测82%。23.在LLM推理使用pagedAttention时，以下哪些说法正确？A.块大小=16可降低碎片B.支持共享KVcacheC.需要修改attentionsoftmaxD.与continuousbatching兼容E.块表存储在GPU答案：BDE解析：pagedAttention块表在GPU，支持共享与continuousbatching，块大小=256，softmax无需改。24.使用FairSeq训练Transformer，以下哪些优化器组合可在单节点8×A100上使训练速度提升>10%？A.Adam+cosine+fp16B.AdamW+linear+bf16C.Adafactor+polynomial+fp16D.Adam+OneCycle+bf16+grad_accum=4E.AdamW+cosine+bf16+model_parallel=2答案：BD解析：bf16较fp16在A100上tensorcore吞吐+13%，OneCycle调度+8%，合计>10%。25.在DiffusionTransformer（DiT）中，以下哪些设计可提升FID<2.0？A.使用adaLNZeroB.使用sinusoidal位置编码C.使用Timestep嵌入在label_embD.使用QKNormE.使用PatchSize=2答案：ACD解析：DiTXL/2实验指出adaLNZero、label_emb、QKNorm为FID<2关键，sinusoidal无帮助，PatchSize=2反而增大FID。三、代码填空题（每题5分，共20分）26.阅读以下PyTorch2.1代码片段，补全缺失部分，使模型在A100上开启FlashAttention并自动fallback至memoryefficientattention。```pythonimporttorch,torch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromflash_attnimportflash_attn_funcclassFlashMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model,nhead):super().__init__()self.nhead,self.head_dim=nhead,d_model//nheadself.qkv=nn.Linear(d_model,3d_model,bias=False)self.out=nn.Linear(d_model,d_model)defforward(self,x,attn_mask=None):b,s,_=x.shapeqkv=self.qkv(x).view(b,s,3,self.nhead,self.head_dim)q,k,v=qkv.unbind(2)ifattn_maskisNoneandq.dtype==torch.float16andq.device.type=='cuda':out=flash_attn_func(q,k,v,dropout_p=0.0,causal=True)else:out=F.scaled_dot_product_attention(q,k,v,attn_mask=attn_mask,causal=True)out=out.view(b,s,1)returnself.out(out)```答案：flash_attn_func(q,k,v,dropout_p=0.0,causal=True)解析：当无mask且fp16+cuda时调用FlashAttention，否则用PyTorch原生，实现自动fallback。27.在JAX中实现2D矩阵乘法，使用pjit并指定二维mesh，补全缺失的partition_spec。```pythonfromjax.experimentalimportmesh_utilsfromjax.shardingimportMesh,PartitionSpecasPimportjax,jax.numpyasjnpmesh=Mesh(mesh_utils.create_device_mesh((4,2)),('x','y'))withmesh:@jax.jitdefmatmul_2d(a,b):c=jnp.dot(a,b)returnca=jax.device_put(jnp.ones((2048,1024)),jax.sharding.NamedSharding(mesh,P('x',None)))b=jax.device_put(jnp.ones((1024,4096)),jax.sharding.NamedSharding(mesh,P(None,'y')))```答案：P('x',None)与P(None,'y')解析：二维mesh下，a按行分片，b按列分片，结果自动为P('x','y')，实现2DSUMMA。28.使用Triton实现向量加，补全kernel参数。```pythonimporttritonimporttriton.languageastl@triton.jitdefadd_kernel(x_ptr,y_ptr,z_ptr,n,BLOCK_SIZE:tl.constexpr):pid=gram_id(0)offsets=pidBLOCK_SIZE+tl.arange(0,BLOCK_SIZE)mask=offsets<nx=tl.load(x_ptr+offsets,mask=mask)y=tl.load(y_ptr+offsets,mask=mask)tl.store(z_ptr+offsets,x+y,mask=mask)```答案：BLOCK_SIZE:tl.constexpr解析：Triton要求constexpr用于编译期常量，BLOCK_SIZE需声明为constexpr。29.在DeepSpeed配置文件中，开启ZeRO3offload至NVMe，补全关键字段。```json{"zero_optimization":{"stage":3,"offload_param":{"device":"nvme","nvme_path":"/nvme/deepspeed"},"offload_optimizer":{"device":"nvme","nvme_path":"/nvme/deepspeed"}}}```答案："device":"nvme"与"nvme_path"解析：ZeRO3offload需指定device与路径，否则默认cpu。四、计算与推导题（每题10分，共30分）30.假设使用GPT3175B模型，参数以fp16存储，输入batch=48，seq_len=2048，计算推理阶段KVcache所需显存，并给出公式与结果。解答：单头维度d_head=128，层数n_layer=96，头数n_head=96，总参数量不变，但KVcache仅存储每层的K、V。每层KVcache显存=2×batch×seq_len×n_head×d_head×2B=2×48×2048×96×128×2B=48×2048×96×512B=48×2048×49152B=48×100663296B=4.83GB总层96，故总显存=4.83GB×96≈464GB答案：464GB解析：KVcache与层数线性相关，公式2×b×s×h×d×2B×n_layer，结果远超单卡，需张量并行。31.在StableDiffusionXL中，UNet参数量860M，使用LoRArank=64，仅注入attention层（占参数量60%），计算额外参数量与存储节省比例。解答：attention参数量=860M×60%=516M每层attentionqkv投影与out投影共4个矩阵，每个矩阵参数量=d_model×d_model=320×320=102.4kSDXLUNetattention层数=count=70总attention权重=70×4×102.4k=28.67MLoRA额外参数=2×rank×in_dim+2×rank×out_dim，合并为4×rank×d_model=4×64×320=81920permatrix总额外=70×4×81920=22.9M存储原fp16=28.67M×2B=57.3MBLoRA存储=22.9M×4B=91.8MB（fp32）但仅保存LoRA，原模型冻结，节省=1−22.9M/860M=97.3%答案：额外22.9M参数，存储节省97.3%解析：LoRA仅训练低秩增量，原模型无需保存梯度，节省显著。32.使用FlashAttention2训练LLaMA7B，seq_len=4