高性能计算实习生面经
面试了3个公司的的高性能计算实习生，有商汤，壁仞，寒武纪，过了后两个，现在来补补面经。我一共做了两个项目，一个是给大型开源社区做的贡献(cuda加速相关的)，一个是经典的gemm。现在考虑去哪个公司实习，求大佬们给给建议吧(最好说说原因)！
1.商汤科技
第一轮面试：
全程视频，只问了项目。
全程视频，只问了项目。
关于gemm项目：
1. 怎么做的？口述。我建议手写，边写边说。面试官同意了，但写到一半说由于时间关系，还是要求我口头叙述。中间还问到了为啥一个线程要计算C矩阵8*8个元素。寄存器会溢出吗？有自己的创新点吗？ #pragma unroll作用？一个tile内做了几次计算？做过卷积优化吗？
2. 与cutlass相比，你这个会更快吗？(没比过，唉，应该补充一下，和cublas比较过的！)
3.了解ppl吗？
4.了解tensorCore吗？
5.做过低比特位的GEMM吗？
2. 与cutlass相比，你这个会更快吗？(没比过，唉，应该补充一下，和cublas比较过的！)
3.了解ppl吗？
4.了解tensorCore吗？
5.做过低比特位的GEMM吗？
6.能实习多久？
7.反问
面试官很和谐，全程很轻松，因为除了第一个其他都答不上来。商汤还是硬核，一眼就看出我是铁菜鸡，所以直接挂了，哈哈哈。
7.反问
面试官很和谐，全程很轻松，因为除了第一个其他都答不上来。商汤还是硬核，一眼就看出我是铁菜鸡，所以直接挂了，哈哈哈。
2.壁仞科技
第一轮面试：
全程微信语音
面试官一：
1.开源项目pr描述
2.GEMM描述(总体比较满意)。如果K与M或N相比，值太大，会对循环体产生什么影响？我回答不太清楚。面试官说寄存器可能不够用(不太理解，因为寄存器是重用的，K值太大，顶多tile多一点，循环次数多点，寄存器使用的还是那几个呀。有大佬解释下吗？)
面试官二：
1.项目描述
2.neon汇编指令(写在简历中，但是忘了。)
3.cuda调试工具用的啥（print大法，问有推荐的吗？面试官说他们有专门的）
4.反问(学习cuda要往哪发展？答：指令集和硬件架构要清楚，才能有所做为)
全程微信语音
面试官一：
1.开源项目pr描述
2.GEMM描述(总体比较满意)。如果K与M或N相比，值太大，会对循环体产生什么影响？我回答不太清楚。面试官说寄存器可能不够用(不太理解，因为寄存器是重用的，K值太大，顶多tile多一点，循环次数多点，寄存器使用的还是那几个呀。有大佬解释下吗？)
面试官二：
1.项目描述
2.neon汇编指令(写在简历中，但是忘了。)
3.cuda调试工具用的啥（print大法，问有推荐的吗？面试官说他们有专门的）
4.反问(学习cuda要往哪发展？答：指令集和硬件架构要清楚，才能有所做为)
第二轮面试：
主要谈谈工作内容，由于是实习生，做测试等打杂的事务比较多。
2.寒武纪
第一轮面试：
全程电话语音
1.开源项目。
2.gemm 为啥一个线程算8*8。用cuda实现算子难点在哪(开放性问题), cuda实现过前缀和吗？
3.bank conflict概念 怎么减少？little law(访存延迟和计算延迟相关的)
反问：我应该往哪里深入？深入理解计算机系统以及英伟达的开源资料。如果做编译器，需要搞懂ptx
2.gemm 为啥一个线程算8*8。用cuda实现算子难点在哪(开放性问题), cuda实现过前缀和吗？
3.bank conflict概念 怎么减少？little law(访存延迟和计算延迟相关的)
反问：我应该往哪里深入？深入理解计算机系统以及英伟达的开源资料。如果做编译器，需要搞懂ptx
第二轮面试：
主要谈谈工作内容，由于是实习生，与壁仞一样，做测试等打杂的事务比较多。
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