人工智能面试题 · 性能优化
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 605 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化
考察点
技术栈
第 541 题如何评估系统性能？请说明内存使用率、QPS、99/95/50分位响应时间等指标的含义与使用场景。 考察性能指标体系的理解与评估方法第 542 题请描述一次你排查系统性能掉点（性能瓶颈）的经历，包括定位方法和最终结果。 考察性能问题定位能力、排查思路和结果导向第 543 题按照先行后列的方式遍历一个[100,10000]的数组和一个[10000,100]数组哪个更快？ 考察数组内存布局与缓存局部性对遍历性能的影响第 544 题请简要介绍 FlashAttention 的原理与设计动机。 考察对注意力计算复杂度、显存瓶颈及 IO 感知优化的理解第 545 题向 vector 容器逐个添加元素的过程中，内部发生了哪些变化？ 考察 vector 动态扩容机制、元素拷贝/移动与迭代器失效第 546 题场景题：用 SQL 计算某个司机一个月内走过的路程轨迹中，有多大比例是在本平台接的单子，请口述流程，并说明有哪些加速方法。 考察业务理解、SQL 流程设计及性能优化能力第 547 题如何节省 Transformer Block 的计算量？ 考察对 Transformer 结构各组件计算开销来源及常见优化策略的掌握第 548 题使用LightGBM时如何有效处理过拟合？ 考察对过拟合现象识别及针对性调参策略的能力第 549 题FlashAttention v1 和 v2 的主要改进点分别是什么？ 考察对高效注意力机制原理与工程优化细节的理解第 550 题请介绍 ARM NEON 技术，并说明如何使用它进行性能优化。 考察对 ARM NEON 技术原理、使用场景及性能优化能力的理解第 551 题请解释Transformer中KV Cache的作用及其机制。 考察对Transformer推理优化中KV Cache原理和效益的理解第 552 题请分别说明 FlashAttention v1 和 v2 的主要改进点，并解释它们如何减少显存访问、加速 Attention 计算。 考察对 FlashAttention 两代算法核心优化机制的理解第 553 题请介绍SIM（Search-based Interest Model）是如何对用户行为序列建模的？ 考察SIM（基于检索的兴趣模型）的实现机制与工程权衡第 554 题请介绍一下梯度检查点（Gradient Checkpointing）的原理、适用场景和实现方式。 考察对梯度检查点技术的原理理解、实际应用场景及实现细节第 555 题讲讲FlashAttention机制 考察对FlashAttention核心设计原理、计算优化与性能收益的理解第 556 题请描述Decoder在训练和推理阶段分别如何进行并行计算？ 考察对Transformer解码器并行训练与自回归推理机制的理解第 557 题分析Transformer的复杂度 考察对Transformer网络结构和计算复杂度的理解第 558 题Transformer的时间复杂度是多少？请说明其来源及典型的优化手段。 考察对Transformer复杂度来源的理解及优化方案的掌握第 559 题请解释Batch Normalization（BN）的过程及其作用。 考察对Batch Normalization原理、训练流程及作用的深入理解第 560 题讲讲PageAttention机制 考察对vLLM中PagedAttention核心设计及其解决的问题的理解