电子/半导体行业面试题 · 技术原理 · tech:cuda
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共 19445 道真题 · 当前筛选命中 33 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · tech:cuda
考察点
技术栈
第 1 题请解释GPU驱动和CUDA之间的关系。 考察对GPU驱动与CUDA软件栈分层及职责划分的理解第 2 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 3 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 4 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 5 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 6 题NVIDIA 在 AI 领域的主要优势体现在哪些方面？ 考察对 NVIDIA 生态、硬件、软件栈及市场格局的理解第 7 题请介绍GPU体系结构中的grid、block和thread关系 考察并行计算中线程层次模型的理解第 8 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 9 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 10 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 11 题请描述GPU执行一次计算任务时的完整运行流程，包括数据准备、调度与执行阶段。 考察对GPU工作流程、内存管理与并行执行机制的理解第 12 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 13 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 14 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 15 题请介绍CUDA编程中的kernel，包括其定义、编写和调用方式。 考察CUDA kernel的基本概念、编写与调用流程第 16 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 17 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 18 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 19 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 20 题请手撕实现一个 CUDA LayerNorm 的 kernel。 考察 CUDA 编程基础、并行归约与 LayerNorm 算法的实现能力