电子/半导体行业面试题 · 性能优化 · CUDA
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共 19445 道真题 · 当前筛选命中 23 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化 · CUDA
考察点
技术栈
第 1 题请现场实现一个CUDA向量求和（Vector Sum）的核函数与调用代码，并说明主线程与设备端的分工。 考察CUDA核函数编写、内存模型与性能边界意识第 2 题请介绍 CUDA 显存（GPU 内存）的分布结构，包括全局内存、共享内存、寄存器等层次及其访问特性。 考察对 CUDA 内存层次的理解及 GPU 编程中的内存优化意识第 3 题有一个1万乘1万的矩阵，如何用CUDA让运算更高效？ 考察CUDA并行编程基础、内存访问优化和矩阵运算策略第 4 题请介绍CUDA的存储体系及其层次结构。 考察对CUDA内存层级、访问速度与使用场景的理解第 5 题请用 CUDA 实现一个向量加法，说明核函数、线程配置和访存优化。 考察 CUDA 编程基础和并行计算优化意识第 6 题请解释CUDA中的内存层次结构，并说明核函数（kernel）的基本编写与执行方式。 考察对GPU计算模型、内存层级和核函数执行机制的理解第 7 题请介绍一次你使用 CUDA 编程的经验，包括你负责的部分和遇到的挑战。 考察 CUDA 编程的实际经验、并行计算理解和问题解决能力第 8 题请说明在CUDA中如何设计一个高效的kernel，包括需要考虑的关键因素。 考察CUDA kernel设计中的并行化、内存访问与优化意识第 9 题当你需要优化一个CUDA内核时，通常会从哪些方面入手？ 考察对CUDA性能优化路径的系统性理解和实践能力第 10 题在英伟达GPU编程中，多进程、多线程与CUDA流之间是什么关系？请对比实现并发和性能隔离的方案。 考察对GPU并发模型、流机制及多进程/多线程调度差异的理解第 11 题针对高性能计算方向的岗位，请说明你熟悉的 CUDA 编程经验，包括典型应用场景和性能优化手段。 考察候选人在高性能计算领域对 CUDA 的掌握程度与实际应用能力第 12 题请解释CUDA流（CUDA Stream）的概念及其在性能优化中的作用。 考察对CUDA流并行执行模型的理解及应用能力第 13 题如何避免bank conflict？ 考察对GPU内存带宽利用、访存模式优化能力第 14 题CUDA编程中共享内存的半个冲突是什么情况 考察对CUDA共享内存bank冲突及半个冲突的深入理解第 15 题CUDA核函数怎么优化？ 考察CUDA并行编程的性能优化意识和具体技术手段第 16 题请介绍 GPGPU 与图形渲染 GPU 的主要区别，以及你了解的 GPU 架构层面的关键组成。 考察对 GPU 通用计算与图形处理差异及底层架构的理解第 17 题请解释CUDA编程中并行性与并发性的区别，并说明它们在GPU编程中的应用。 考察对GPU并行执行模型的理解及术语辨析能力第 18 题请介绍你用 CUDA 完成的一个具体项目或任务，以及你在其中的角色和所做的工作。 考察候选人 CUDA 编程实践经验、问题抽象能力与结果表述第 19 题请介绍GPU的架构特点、CUDA编程模型以及执行模型。 考察对GPU硬件架构、CUDA编程模型和执行机制的理解第 20 题请手写CUDA代码实现矩阵每一行的reduce sum，并说明性能优化点。 考察CUDA并行归约实现与行级reduction的优化意识