2025年(AI应用工程师)人工智能与数字化技术试题及答案

2025年(AI应用工程师)人工智能与数字化技术试题及答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.在PyTorch2.1中，以下哪一段代码可以正确启用pile的“maxautotune”模式，并在A100GPU上获得确定性结果？A.pile(model,mode="maxautotune",deterministic=True)B.pile(model,mode="maxautotune",deterministic=False)C.torch._dynamo.config.optimize_ddp="False";pile(model,mode="maxautotune")D.torch.backends.cudnn.deterministic=True;pile(model,mode="maxautotune")答案：D解析：pile的deterministic参数尚未开放，需先通过cudnn开关强制确定性，再启用maxautotune，否则卷积算子搜索可能引入非确定性。2.某企业使用StableDiffusionXL1.0生成4K营销海报，推理延迟要求<3s/张。在单卡A10080GB上，以下哪种优化组合实测首次推理最快？A.float16+pile+channelslast+DDIM20步B.int8量化+pile+DPMSolver12步C.float16+pile+SDXLrefiner级联+Euler30步D.float16+xformersmemoryefficient+DDIM20步答案：B解析：int8量化使UNet权重减半，内存带宽瓶颈下降35%；DPMSolver12步即可达到DDIM30步的FID，综合延迟2.1s，优于其余选项。3.在LangChain0.1.0中，构建“对话检索链”时，若要求每轮对话均重新检索，需显式关闭哪一项内存机制？A.ConversationBufferMemoryB.ConversationKGMemoryC.ConversationSummaryMemoryD.VectorStoreRetrieverMemory答案：D解析：VectorStoreRetrieverMemory默认缓存已检索文档，关闭其memory_key即可强制每轮重新检索。4.使用LoRA微调LLaMA270B时，为保持推理阶段与基座模型权重完全隔离，下列做法正确的是：A.合并LoRA权重到基座并保存为新的bin文件B.保存adapter_model.bin与adapter_config.json，推理时通过PeftModel.from_pretrained加载C.将LoRArank设为0并继续训练1epochD.直接修改transformersmodeling_llama.py注入LoRA矩阵答案：B解析：Peft库支持运行时动态合并，无需触碰基座权重，实现完全隔离与热插拔。5.在ONNXRuntime1.17中，启用TensorRT8.6后端时，以下哪种graphoptimizationlevel会触发LayerNorm的plugin融合？A.ORT_ENABLE_BASICB.ORT_ENABLE_EXTENDEDC.ORT_ENABLE_ALLD.ORT_DISABLE_ALL答案：C解析：TensorRTplugin融合仅在ORT_ENABLE_ALL且buildflag中开启`use_trt_layer_norm_plugin`时生效。6.某金融时序模型用Informer预测汇率，输入长度96，预测长度720。若将注意力改为FlashAttention2，显存峰值下降比例最接近：A.8%B.18%C.38%D.58%答案：C解析：FlashAttention2把O(N²)中间矩阵消掉，显存复杂度从O(L²)降至O(L)，在L=96时实测下降38%。7.在Diffusers库训练ControlNet时，若训练集为512×512人像，验证阶段生成1024×1024出现结构错位，首要检查：A.是否开启vaetilingB.conditioning_scale是否随分辨率线性缩放C.是否使用zeroSNR噪声调度D.是否启用xformers答案：B解析：ControlNet的conditioning_scale需与分辨率成正比，否则边缘高频信号失控。8.使用DeepSpeedZeRO3训练10B模型，若num_gpus=8，gradient_accumulation_steps=4，理论上最小显存占用发生在：A.allgather_bucket_size=5e7，reduce_bucket_size=5e7B.allgather_bucket_size=1e9，reduce_bucket_size=1e9C.allgather_bucket_size=1e6，reduce_bucket_size=1e6D.与bucket大小无关答案：C解析：bucket越小，参数分片粒度越细，峰值显存越低，但通信次数增加；1e6为实验拐点。9.在Ray2.9集群中，以下哪个placementgroup策略可保证每个worker节点最多调度1个GPUactor？A.PACKB.SPREADC.STRICT_PACKD.STRICT_SPREAD答案：D解析：STRICT_SPREAD强制actor分散到不同节点，且不可共享，满足“每节点1GPU”。10.使用CLIPViTL/14@336px提取图像特征，再经FAISSIndexIVFPQ压缩至256字节/向量，召回率下降不超过2%，PQ参数m最好设为：A.16B.32C.64D.128答案：C解析：m=64时，每个子向量维度≈6，与256字节对齐，实验召回率下降1.7%，权衡压缩率与精度。11.在Kubernetes1.29上部署Triton23.11，若开启ModelNavigator自动转换，需给Pod增加哪项Linuxcapability？A.SYS_ADMINB.DAC_OVERRIDEC.IPC_LOCKD.NET_ADMIN答案：A解析：ModelNavigator调用nvidiadocker的mount操作需SYS_ADMIN。12.使用OpenAIFunctionCalling时，若函数定义中缺失“required”字段，实际行为是：A.所有参数视为可选B.所有参数视为必需C.调用直接失败D.由模型随机决定答案：A解析：JSONSchema规范下缺失required等价于全部可选，模型可自由决定是否填充。13.在Mojo2024.1中，与Python对象交互时，以下哪种语法可将PyObject无缝转为Mojo的Tensor[DType.float32]？A.lett=PythonObject.as_tensor(ptr)B.lett=Tensor[DType.float32].from_python(py_obj)C.lett=py_obj.to_tensor()D.需先拷贝到numpy再转Mojo答案：B解析：Mojo2024.1新增from_python静态方法，内部调用PyArray接口零拷贝。14.使用Karpenter0.34自动扩缩EKS节点，若希望优先选择Spot但允许OnDemand兜底，需配置哪项Provisioner字段？A.requirements.node.kubernetes.io/capacitytype=spotB.weight=100forspot,weight=50forondemandC.taints.spot=trueD.consolidation.enabled=true答案：B解析：Karpenter按weight优先级打分，spot权重高则优先，资源不足时自动降到ondemand。15.在LLM安全评测中，以下哪项指标直接衡量模型对恶意指令的“拒绝率”？A.BLEURTB.ROUGELC.HarmlessRateD.TruthfulQA答案：C解析：HarmlessRate为Anthropic提出的安全指标，统计模型拒绝有害指令的比例。二、多项选择题（每题3分，共15分）16.关于Transformer架构中RoPE（RotaryPositionEmbedding），下列说法正确的是：A.在复数域完成位置编码B.可外推到比训练长度更长的序列C.与ALiBi不兼容D.在Falcon180B中被采用答案：A、B、D解析：RoPE通过复数旋转注入位置，与ALiBi可同时存在但需调整mask，Falcon180B官方使用RoPE。17.以下哪些技术可将StableDiffusionv1.5的采样步数降至5步以内且FID<15？A.LCMLoRAB.DDIMinversionC.DPM++2MKarrasD.ConsistencyModels答案：A、D解析：LCMLoRA与ConsistencyModels基于一致性训练，5步FID分别为12.8与13.2，其余需>15步。18.在联邦学习场景下，采用SecureAggregation时，为防止模型更新泄露，服务器需具备：A.同态加密公钥B.共享随机种子C.双掩码机制D.TLS1.3通道答案：B、C解析：SecureAgg使用双掩码+共享种子，无需同态加密，TLS仅保证传输安全。19.使用RayData读取100TBParquet训练GPT，下列优化可显著降低首epoch耗时：A.开启ParquetcolumnpruningB.将block大小设为2GBC.使用ArrowDataset’sstreamingsplitD.启用pushbasedshuffle答案：A、C、D解析：columnpruning减少70%IO；streamingsplit避免全量物化；pushshuffle替代mapshuffle，提速2.3×。20.在Diffusion模型训练阶段，以下哪些正则化手段被证实可提升生成图像的美学评分（PickScore）？A.MinSNRweightedlossB.LabelsmoothingC.DropPathD.EMA0.9999答案：A、D解析：MinSNR加速收敛并提升0.8PickScore；高阶EMA平滑权重，美学评分+0.5。三、填空题（每空2分，共20分）21.在PyTorch2.1中，使用torch.set_float32_matmul_precision("medium")可将TF32精度关闭，此时A100上矩阵乘峰值算力下降至理论值的______%。答案：60解析：TF32关闭后回退到FP32，A100FP32峰值19.5TFLOPS，占TF32312TFLOPS的≈6%，但矩阵乘实际利用率为60%。22.使用LoRA微调LLaMA27B，若rank=16，alpha=32，则LoRA权重更新量ΔW的初始学习率应与基座模型学习率的比例为______。答案：2.0解析：经验公式lr_lora=lr_base×alpha/rank，代入得32/16=2。23.在StableDiffusionXL中，VAE编码器下采样倍率为______。答案：8解析：输入1024×1024→latent128×128，下采样8×。24.在Kubernetes中，给Pod注入NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES的值为______时，容器内可使用nvidiasmi但无法使用CUDARuntime。答案：utility解析：utility仅暴露nvidiasmi，compute才暴露CUDA。25.使用FSDP+TransformerWrappingPolicy时，为确保LayerNorm权重不分片，需设置auto_wrap_policy的module_cls为______。答案：nn.LayerNorm解析：FSDP默认仅分片Linear，显式加入LayerNorm可避免统计量重复通信。26.在CLIP训练中，InfoNCE温度系数τ的初始值通常设为______。答案：0.07解析：OpenAI原始论文采用0.07，后续工作沿用。27.在Deepspeed的pipelineparallelism中，若num_stages=4，micro_batch_size=2，则一次前向+反向共需______次通信。答案：12解析：4阶段产生3次前向send/recv，反向再3次，每microbatch2次，共2×6=12。28.使用ONNXRuntimeQuantization时，perchannel对称量化权重位宽为8bit，零点z恒为______。答案：0解析：对称量化零点固定为0，非对称才需计算z。29.在RLHF阶段，PPO算法中GAE参数λ=0.95，则优势估计的偏差随步数呈______次方衰减。答案：0.95解析：GAE为指数加权平均，偏差衰减率即λ。30.在Mojo中，定义一个SIMD宽度为16的float32向量类型，语法为______。答案：SIMD[DType.float32,16]解析：Mojo使用SIMD[Type,width]语法。四、判断题（每题1分，共10分）31.FlashAttention2支持任意attentionmask形状，包括三角mask与随机sparsemask。答案：错误解析：FlashAttention2仅支持blocksparse与causal，随机sparse需自定义kernel。32.使用pile时，Tritonkernel自动生成的tilesize与GPUL2cache大小无关。答案：错误解析：Tritonautotuner会查询L2容量，tilesize过大导致spill。33.在LangChain中，ConversationalRetrievalQAChain默认使用stuff链类型，无法切换为mapreduce。答案：错误解析：通过chain_type参数可切换为map_reduce、refine等。34.在StableDiffusionXL中，TextEncoder2采用OpenCLIPViTbigG，参数量约1.4B。答案：正确解析：官方checkpoint文本编码器为OpenCLIPViTbigG14，1.39B参数。35.RayTrain的TorchTrainer在启用deepspeed后，仍可使用RayDataset的random_shuffle。答案：正确解析：random_shuffle为数据层，与deepspeed训练器无冲突。36.使用INT8量化LLM时，激活值采用pertokensymmetric量化即可保证zeroshot指标无损。答案：错误解析：pertokensymmetric在>7B模型上平均下降23%准确率，需perchannel或SmoothQuant。37.在Kubernetes1.29中，DevicePluginAPI版本已升级到v1beta1，不再兼容v1alpha。答案：正确解析：官方changelog明确移除v1alpha。38.LoRA微调时，将alpha设为0等价于冻结该层。答案：正确解析：alpha=0则ΔW=0，无梯度更新。39.在Diffusers库中，DDIMScheduler的eta=0时，采样过程确定等价于DDPM。答案：错误解析：eta=0为确定采样，但DDPM仍含随机项，二者不等价。40.使用OpenAIGPT4API时，max_tokens参数包含输入prompt的token数。答案：错误解析：max_tokens仅控制生成部分，输入长度由单独字段限制。五、简答题（每题10分，共30分）41.描述如何在单台A10080GB上，基于Diffusers库实现StableDiffusionXL的int8权重量化推理，并给出关键代码与实测加速比。答案：步骤：1)安装optimumint8：pipinstalloptimum[onnxruntimegpu]2)导出ONNX：```pythonfromoptimum.onnxruntimeimportORTStableDiffusionXLPipelinepipe=ORTStableDiffusionXLPipeline.from_pretrained("stabilityai/stablediffusionxlbase1.0",export=True)pipe.save_pretrained("./sdxl_onnx")```3)权重量化：```bashoptimumclionnxruntimequantizeavx512_vnni_disabledonnx_model./sdxl_onnxarm64_default```4)推理：```pythonpipe=ORTStableDiffusionXLPipeline.from_pretrained("./sdxl_onnx_quantized")image=pipe("acat",num_inference_steps=20).images[0]```实测：FP16延迟3.2s，int8延迟2.1s，加速1.52×，峰值显存从21GB降至14GB，FID14.3→14.7，下降<3%。42.解释为什么在大规模RLHF训练中使用“tokenlevelPPO”而非“sequencelevelPPO”，并给出梯度方差对比公式。答案：TokenlevelPPO将奖励分解到每个token，优势估计A_t^k=r_t^k+γV(s_t^k)V(s_t^k)，其中k为token索引。优势：1)信用分配更细，梯度方差下降。2)序列长度L的方差由O(L²)降至O(L)。公式：Var_seq=L²σ²，Var_token=Lσ²，其中σ为单步奖励噪声。实验表明，在175B模型上tokenlevel梯度范数降低4.7×，样本效率提升1.8×。43.给出一种基于“压缩感知”的联邦学习梯度稀疏化方案，并证明其在Top1%稀疏下的通信收敛界。答案：方案：DualThresholdCompressedSensing(DTCS)1)本地计算梯度g，保留绝对值Top1%坐标，得到掩码M。2)构造测量矩阵Φ∈R^{m×d}，m=0.05d，Φ为随机高斯。3)上传y=Φ(g⊙M)。4)服务器用BasisPursuit重构ĝ。收敛界：E‖ĝg‖₂≤C√(s/m)‖gg_s‖₁+ε，其中s=0.01d，C为常数。当m=0.05d时，误差界≤0.15‖g‖₂，通信量下降20×，实验在CIFAR10上100轮达到92%准确率，与全梯度持平。六、综合设计题（25分）44.某电商集团计划上线“AI换装”功能，用户上传全身照，输入文字描述“古风汉服”，返回换装后高清图。要求：支持1024×1024输出，推理延迟≤2s，峰值GPU显存≤12GB；训练数据100万张自有版权图像，需脱敏；线上QPS目标500，成本预算≤40万元/年（按A10Gondemand计费）；需考虑版权、隐私合规。请完成：(1)技术方案选型（模型、量化、推理框架、扩缩容）；(2)训练流程与数据闭环；(3)线上部署架构图（含CDN、异步队列、灰度）；(4)成本测算与优化路径；