AI 硬件适配工程师岗位招聘考试试卷及答案

AI硬件适配工程师岗位招聘考试试卷及答案填空题（每题1分，共10分）1.AI硬件适配中，常用异构计算核心包括GPU、TPU、______和FPGA。2.TensorRT是NVIDIA推出的______推理优化工具。3.硬件抽象层（HAL）的作用是______硬件差异，提供统一接口。4.模型量化常将32位浮点数转换为______位整数。5.FPGA的中文全称是______。6.ONNX格式用于______不同框架的模型转换。7.AI硬件性能指标通常包括吞吐量和______。8.设备树（DeviceTree）描述______的硬件资源。9.异构计算中，CPU负责______任务，加速卡负责计算密集型任务。10.模型剪枝去除______权重以减少计算量。单项选择题（每题2分，共20分）1.以下不属于AI推理加速卡的是？A.NVIDIAA100B.GoogleTPUC.IntelXeonD.寒武纪思元3702.TensorFlowLite主要用于哪种场景？A.云端推理B.边缘设备C.超算中心D.高性能计算3.用于模型量化校准的工具是？A.ONNXRuntimeB.TensorRTINT8校准C.GitD.Docker4.FPGA适配AI模型不包括的步骤是？A.综合B.布局布线C.模型训练D.比特流生成5.导致硬件适配失败的情况是？A.驱动与框架版本匹配B.模型格式不兼容C.硬件支持所需算子D.接口调用正确6.OpenCL的作用是？A.跨平台异构编程标准B.模型训练框架C.硬件监控工具D.容器编排工具7.AI硬件适配的关键步骤是？A.需求分析B.代码注释C.文档排版D.邮件发送8.边缘设备部署优先考虑的指标是？A.训练精度B.功耗C.训练速度D.模型大小9.适配难度最大的算子是？A.卷积B.全连接C.动态分支D.池化10.用于硬件性能profiling的工具是？A.NVIDIANsightB.PyTorchC.TensorFlowD.ONNX多项选择题（每题2分，共20分，多选少选不得分）1.AI硬件适配的目标包括？A.提升推理速度B.降低功耗C.增加模型精度D.减少内存占用2.属于深度学习框架的是？A.PyTorchB.TensorFlowC.GitD.ONNXRuntime3.硬件适配需关注的算子类型是？A.卷积算子B.激活函数算子C.池化算子D.打印算子4.属于边缘AI硬件的是？A.RaspberryPiB.JetsonNanoC.超算服务器D.骁龙8Gen25.模型适配的步骤包括？A.模型转换B.算子映射C.性能优化D.训练调参6.量化的优点是？A.减少内存B.提升速度C.保持精度不变D.降低硬件成本7.驱动开发需处理的内容是？A.寄存器操作B.中断处理C.设备初始化D.模型训练8.支持跨框架转换的工具是？A.ONNXB.TensorRTC.PyTorch2ONNXD.Git9.硬件适配测试类型包括？A.功能测试B.性能测试C.兼容性测试D.训练测试10.异构计算的优势是？A.提升效率B.降低功耗C.多硬件协同D.增加训练时间判断题（每题2分，共20分，对打√，错打×）1.FPGA是固定功能芯片，无法重新配置。2.TensorRT仅支持NVIDIAGPU。3.模型量化一定会导致精度损失。4.HAL可完全屏蔽所有硬件差异。5.ONNX支持所有框架模型转换。6.驱动开发是硬件适配必要步骤。7.边缘推理无需考虑功耗。8.PyTorch可直接部署到所有AI硬件。9.卷积算子是计算量最大的算子之一。10.性能profiling有助于定位瓶颈。简答题（每题5分，共20分）1.简述AI硬件适配的核心流程。2.什么是模型量化？其在适配中的作用是什么？3.简述FPGA适配AI模型的关键步骤。4.异构计算中CPU与加速卡的分工是什么？讨论题（每题5分，共10分）1.边缘AI硬件适配中，如何平衡性能与功耗？2.GPU、TPU、FPGA适配的差异及适用场景是什么？---答案填空题1.ASIC2.深度学习模型3.屏蔽4.85.现场可编程门阵列6.实现7.延迟8.嵌入式系统9.控制/调度10.冗余单项选择题1-5:CBBCB6-10:AABCA多项选择题1.ABD2.AB3.ABC4.ABD5.ABC6.ABD7.ABC8.ABC9.ABC10.ABC判断题1.×2.√3.×4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.√简答题1.核心流程：①需求分析（明确硬件类型、场景、性能目标）；②模型适配（框架转目标格式，算子映射）；③性能优化（量化、剪枝、算子融合）；④测试验证（功能、性能、兼容性）。2.模型量化：将FP32转低精度（INT8/FP16），分训练后量化和量化感知训练。作用：提升速度、减少内存、降低功耗、适配低精度硬件。3.FPGA适配步骤：①模型解析（转ONNX/HLS格式）；②算子优化（流水线、并行化）；③HLS综合（C/C++转RTL）；④布局布线（生成比特流）；⑤验证部署（烧录测试）。4.分工：CPU负责控制（模型加载、预处理、调度）；加速卡负责计算（卷积、矩阵乘等密集型任务）；CPU通过接口发送指令，加速卡返回结果。讨论题1.平衡方法：①硬件选型（低功耗异构芯片）；②模型优化（轻量化、量化、剪枝）；③算子融合（减少计算）；④动态调度（负载调频率，idle降功耗）；⑤测试监控（功耗仪验证）