2025年人工智能工程师专业知识考核试卷及答案

2025年人工智能工程师专业知识考核试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共30分。每题只有一个正确答案，错选、多选、未选均不得分）1.在PyTorch2.1中，若模型已编译为pile(...,mode="maxautotune")，下列哪种操作最可能导致图级缓存（graphlevelcache）失效？A.将模型权重从float32转为float16B.将输入张量的batchsize从32改为64C.将模型中某一层nn.ReLU替换为nn.GELUD.将模型从CUDA11.8迁移到CUDA12.1答案：C解析：maxautotune模式下，TorchDynamo会缓存计算图哈希。改变激活函数类型会改变图结构，导致缓存失效；而数据类型、batchsize、CUDA版本变化仅触发内核重选，不会使图缓存失效。2.某视觉大模型使用ViT22B架构，训练时采用bf16混合精度。若要在单卡A10080GB上完成一次完整前向+后向，最大batchsize受限于哪一项？A.激活值内存峰值B.参数内存峰值C.优化器状态内存峰值D.梯度内存峰值答案：A解析：ViT22B参数量约22B，bf16下参数<44GB；但激活值随序列长度平方增长，峰值通常>60GB，成为首要瓶颈。3.在DiffusionModel采样阶段，使用DDIMscheduler并设置η=0，则采样过程等价于：A.确定性DDPM反向过程B.随机DDPM反向过程C.概率流ODE（PFODE）D.朗之万动力学答案：C解析：DDIM中η=0时，方差项为零，退化为PFODE，轨迹完全确定。4.联邦学习场景下，采用FedAvg算法，客户端本地epoch数从5提高到20，最可能导致的攻击面是：A.模型逆向攻击B.成员推理攻击C.拜占庭攻击D.梯度泄露攻击答案：D解析：本地epoch增加使本地梯度更精确，梯度与原始数据耦合度升高，梯度泄露攻击成功率显著上升。5.在LLM推理优化中，采用PagedAttention（vLLM）技术，其主要解决的是：A.计算强度不足B.内存碎片导致的KVcache浪费C.注意力计算精度下降D.张量并行通信延迟答案：B解析：PagedAttention将KVcache按块分配，消除动态长度带来的外部碎片，提升批处理吞吐量。6.当使用LoRA微调LLaMA65B时，若rank=64，alpha=128，则LoRA权重在推理阶段合并后的等效学习率是原模型的多少倍？A.0.5B.1C.2D.与LoRA无关答案：C解析：合并时LoRA权重乘以alpha/rank=2，等效对原权重施加2倍增量，学习率放大2倍。7.在NeRF渲染中，若将位置编码（PositionalEncoding）的最大频率L从10降到5，则高频细节会：A.增强B.不变C.减弱D.先增强后减弱答案：C解析：L降低导致高频基函数数量减少，网络表达能力下降，细节模糊。8.使用TorchScript将PyTorch模型导出时，若代码中包含torch.tensor([1,2,3]).to(device)动态创建设备张量，则TorchScript会：A.自动插入设备检查节点B.抛出类型注解错误C.退回到eager模式D.强制将device固定为CPU答案：B解析：TorchScript要求所有张量设备在图构建时静态可知，动态to(device)无法推导，直接报错。9.在StableDiffusionXL中，引入Refiner模型的主要目的是：A.降低训练成本B.提升低分辨率阶段的多样性C.在高分辨率阶段去噪细节D.减少UNet参数量答案：C解析：Refiner在1024×1024阶段接手去噪，专注细节与纹理，提升图像逼真度。10.当使用DeepSpeedZeRO3训练175B模型时，若开启cpu_offload，则优化器状态分片后占用显存约：A.1.5GBB.7GBC.30GBD.70GB答案：A解析：175B参数，fp16梯度+fp32主权重+动量+方差，共16字节/参；ZeRO3分片后每卡1/N，cpu_offload后显存仅保留当前层，约1.5GB。11.在RLHF阶段，使用PPO算法，若KL惩罚系数β=0.01，而参考模型与策略模型初始KL已达0.02，则首次更新后最可能：A.策略立即崩溃B.KL降至0C.奖励上升，KL略降D.奖励下降，KL上升答案：C解析：PPO通过clip与KL惩罚共同约束，首次更新步长小，KL略降，奖励上升。12.在VisionTransformer中，若将clstoken替换为全局平均池化，则对输入图像的平移不变性：A.增强B.减弱C.不变D.先增强后减弱答案：A解析：clstoken依赖位置编码，对平移敏感；GAP天然平移不变，鲁棒性提升。13.当使用FlashAttention2时，若序列长度从4K增加到16K，则内存占用：A.线性增长B.平方增长C.不变D.对数增长答案：C解析：FlashAttention2通过分块重计算，将O(N²)显存降为O(N)，仅与d_model相关，与序列长度无关。14.在自动驾驶感知系统中，将激光雷达点云转为RangeImage的主要损失是：A.几何精度损失B.语义信息损失C.时间同步损失D.反射率损失答案：B解析：RangeImage将3D结构投影至2D，遮挡与多值映射导致语义歧义，信息损失最大。15.若使用INT8量化部署BERTbase，采用对称perchannel量化，则权重零点偏移（zeropoint）为：A.0B.128C.随通道变化D.随机初始化答案：A解析：对称量化zeropoint恒为0，仅scale随通道变化。二、多项选择题（每题3分，共15分。每题有两个或两个以上正确答案，多选、少选、错选均不得分）16.下列哪些技术可有效降低Transformer解码器推理延迟？A.KVcache压缩B.投机解码（SpeculativeDecoding）C.动态批处理（ContinuousBatching）D.使用GELU替换ReLU答案：A、B、C解析：A减少内存带宽；B通过小模型打草稿并行验证，降低步数；C消除padding等待；D对延迟无显著影响。17.在DiffusionModel训练阶段，以下哪些方法可缓解模式崩塌？A.引入ClassifierFreeGuidanceB.使用MinSNR加权损失C.增加噪声调度器的ηD.多尺度判别器答案：B、D解析：MinSNR加权提升高timestep信噪比，缓解崩塌；多尺度判别器提供多分辨率监督；A用于采样，C与崩塌无关。18.关于NeRF的体渲染方程，下列说法正确的是：A.透明度α∈[0,1]与体密度σ呈指数关系B.颜色积分沿射线可交换次序C.近场边界t_n误差会导致漂浮物D.使用分层采样（HierarchicalSampling）可降低噪声答案：A、C、D解析：α=1−exp(−σΔt)；积分次序不可交换；t_n过大导致空白区密度被高估，出现漂浮；分层采样使采样点集中在高频区域，降低方差。19.在LLM安全评估中，以下哪些属于红队测试（RedTeaming）常用技术？A.梯度搜索对抗提示B.人工构造越狱模板C.强化学习自动诱导D.模型编辑（ModelEditing）答案：A、B、C解析：D属于模型修补技术，非攻击手段。20.当使用TorchDynamo导出图时，以下哪些Python特性会导致图断（GraphBreak）？A.使用yieldfrom生成器B.使用torch.nonzero的as_tuple=FalseC.使用datadependent的if语句D.使用torch.jit.script内嵌答案：A、C解析：yieldfrom与数据依赖控制流无法追踪；B已支持；D与Dynamo无关。三、判断题（每题1分，共10分。正确请选“√”，错误选“×”）21.使用RoPE（旋转位置编码）的模型，在推理时可通过插值外推至任意长序列而无需微调。答案：×解析：RoPE外推需进行位置插值（如NTKRoPE），直接外推会严重掉线。22.FlashAttention的矩阵分块大小仅与共享内存容量有关，与寄存器数量无关。答案：×解析：寄存器压力决定能否隐藏延迟，亦影响分块策略。23.在联邦学习中，SecureAggregation可防止服务器看到单个客户端梯度，但无法抵御客户端之间的合谋攻击。答案：√解析：合谋客户端可重构他人梯度，SecureAggregation仅对服务器保密。24.INT8量化中，perchannel对称量化的scale计算需遍历每个通道的绝对最大值。答案：√解析：对称scale=abs(max)/127，必须逐通道统计。25.使用DPO（DirectPreferenceOptimization）微调时，无需奖励模型即可直接优化策略。答案：√解析：DPO将偏好损失转化为策略对比，省去显式奖励模型。26.在VisionTransformer中，移除Dropout后，模型容量一定下降。答案：×解析：大模型已具备强拟合能力，移除Dropout可能提升性能。27.采用GroupQueryAttention（GQA）的LLM，其KVcache大小与头数成正比。答案：×解析：GQA共享KV头，缓存大小与KV头数成正比，与查询头数无关。28.使用CUDAGraph捕获Transformer推理时，若序列长度动态变化，必须重新捕获。答案：√解析：CUDAGraph要求执行流静态，动态shape导致图失效。29.在NeRF训练阶段，增加射线采样点数只会线性增加计算量，不会增加显存。答案：×解析：显存亦随采样点数线性增长，需缓存颜色与密度。30.使用LoRA微调时，将alpha设为0等价于冻结原模型。答案：√解析：alpha=0则ΔW=0，无更新。四、填空题（每空2分，共20分）31.在PyTorch2.1中，pile的后端默认使用________编译器，其缩写为________。答案：TorchInductor；Inductor32.若使用FP8（e4m3）训练，其动态范围约为________dB。答案：96解析：e4m3最大值为240，最小正规数为2^9，动态范围20log10(240/2^9)≈96dB。33.在RLHF中，PPO的clip参数通常设为________，以保证策略更新稳定性。答案：0.234.使用GroupNorm时，若输入特征图shape为(N,C,H,W)，group数设为32，则每组通道数为________。答案：C/3235.在VisionTransformer中，若patchsize=14，图像分辨率896×896，则序列长度为________。答案：4096解析：(896/14)^2=64^2=4096。36.若使用INT4量化，权重对称量化后，权重取值范围为________到________。答案：8；737.在DiffusionModel中，DDPM的噪声调度器β_t通常采用________调度（填写线性或余弦）。答案：余弦38.使用ZeRO3时，若模型参数量为Φ，则每卡显存占用参数部分为________字节（fp16）。答案：2Φ/N解析：分片后每卡仅保存Φ/N参数，fp16占2字节。39.在自动驾驶点云感知中，将3DIoU阈值从0.5提高到0.7，通常会导致召回率________（填写上升或下降）。答案：下降40.使用TorchScript导出时，若代码中出现listcomprehension且内部调用torch函数，则需使用________装饰器以支持追踪。答案：torch.jit.script五、简答题（每题8分，共24分）41.描述FlashAttention2如何通过减少内存读写来提升性能，并给出其算术强度（ArithmeticIntensity）公式。答案：FlashAttention2将注意力计算分解为块级矩阵乘，避免显式存储N×N注意力矩阵。每次从HBM加载Q、K、V块到SRAM，执行Softmax归一化与输出累加，最终写回O。算术强度=（总浮点运算次数）/（总内存访问量）=4Nd/(2Nd)=2FLOP/Byte。解析：标准Attention需读写O(N²)矩阵，FlashAttention2将复杂度降为O(N)，算术强度提升，达到内存带宽上限，实现计算bound而非内存bound。42.解释ClassifierFreeGuidance（CFG）在DiffusionModel中的数学原理，并说明其超引导尺度（guidancescale）对生成样本的影响。答案：CFG同时训练条件与无条件模型，推理时预测噪声为ε_θ(x_t|c)与ε_θ(x_t)的线性外推：ε_cfg=(1+w)ε_θ(x_t|c)−wε_θ(x_t)。w增大，样本与条件对齐度提升，但饱和区域失真加剧，多样性下降；w=0退化为纯条件生成。43.阐述使用LoRA进行大模型微调时，如何选择rank与alpha，并给出一种基于奇异值分布的自适应rank选择算法。答案：rank应小于原始矩阵本征维度，通常8–256；alpha用于缩放，常设为rank的1–2倍。自适应算法：对预训练权重W进行SVD，取奇异值σ_i，计算累积能量比E(k)=∑_{i=1}^kσ_i^2/∑σ_i^2，选择最小k使E(k)≥0.99，则rank=k，alpha=2k。解析：保证低秩近似误差<1%，兼顾性能与效率。六、综合设计题（共51分）44.（系统设计，21分）设计一套端到端多模态大模型训练系统，支持文本+图像+音频三模态，参数规模200B，训练数据量10TB，要求：1)给出混合并行策略（数据、张量、流水、序列并行）组合及切分方案；2)给出显存与计算量估算；3)给出容灾与故障恢复机制；4)给出训练稳定性监控指标与自动调参策略。答案：1)并行策略：数据并行：128卡，全局batch=2048，微批16；张量并行：8路，切分attention与FFN；流水并行：16层/段，共32段，采用1F1B调度；序列并行：文本4K、图像196、音频500token，序列并行4路，切分长度维度。2)显存：参数量200B，fp16占400GB；优化器状态AdamW占16字节/参，共3.2TB；梯度400GB；激活值重计算，峰值约1.2TB；ZeRO3分片后每卡显存约(400+3200+400)/1024+1.2≈4.5GB，A10080GB充足。计算量：一次前向+后向≈6×200B×10TB×3token≈3.6×10^22FLOP，使用312TFLOPS/A100，128卡有效算力≈40PFLOPS，训练约9天。3)容灾：每30min异步保存ZeRO3checkpoint至分布式存储；采用RedundancyLevel1，双副本；故障时从最新副本重启，缺失梯度通过AllGather补齐。4)监控：指标：lossscale、梯度L2norm、最大激活值、GPU温度、NCCL超时；自动调参：若梯度norm>10，则降低lr20%；若lossscale连续下降5次，则增加动态lossscale；若温度>85℃，则暂停训练并降低功耗。45.（算法设计，15分）给定一段自动驾驶场景点云（N×3），设计一个实时生成BEV（Bird’sEyeView）语义分割的网络，要求：1)给出网络总体结构图（文字描述即可）；2)说明如何在不使用显式投影矩阵情况下实现点云到BEV的转换；3)给出损失函数设计与类别不平衡处理方案；4)给出TensorRT部署优化要点。答案：1)结构：PointNet++提取点级特征→动态体素化→稀疏3D卷积→高度压缩（LearnableHeightPooling）→2DBEV特征图→UNet风格解码器→逐像素分类。2)无投影：采用可学习的HeightPooling：对体素柱内所有点特征做AttentionPooling，权重由网络预测，无需handcrafted投影。3)损失：FocalLoss+DiceLos