前言

纯算法研究背景、纯工程背景的先过滤掉，这两拨人都是门外汉。

作为在芯片公司和大模型厂都混过的，给点干货，本人才是那个真正搞训练的专家，有人说训练没啥搞的，其实是菜。

1. 模型显存开销在哪，特别激活显存怎么估算，以及 fsdp 和 megatron 分别是怎么做参数切分和模型并行的，梯度如何同步，adam 如何更新，怎么和 ddp 保证数学上一致。

2. 模型训练 MFU 怎么算的，怎么 profile 分析其热点，怎么判断哪块有优化空间，memory 和 compute bound，这个早期在 10 亿刀训练成本的情况下，尤为重要，被 v3 这波弱化了；

3. Megatron attention 和 mlp 的 weight 如何切分，尽可能减少前向和反向通信元语以及通信量预估，包括 tp/pp/cp/ep，流水线调度算法有哪些，怎么减少 bubble 以及如何做 overlap；

4. zero3 训练通信量，fsdp 如何做 overlap 的，显存如何管理的，fsdp2 如何解决 stream 引用引起显存延迟释放；

5. 通信层面，rdma 网络拓扑结构，怎么 boostrap 的，lossy 与否以及拥塞控制，nccl 通信过程、nvshmem 及 ibgda，卡间机间通信算法如 ring、tree 等。

6. 容器化层面，gpu 怎么编排，训练任务怎么编排，如 PytorchJob CRD，启动脚本。

7. 存储层面，checkpoint 快速 load 以及 store，小文件 dataset 怎么加载。

8. 可观测层面，dcgm exporter，pcie、nvlink、rdma 网络带宽延迟监控，完善的监控、日志怎么自动找出坏的。、

以及性能 lag behind 的卡或者节点，以及怎么修复，不是某些所谓的佬，靠工具去跑的，那是因为你们没有专业的 infra，不是 AI infra，因为 AI infra 是没有这个意识的，会写 kernel 和框架只是核心工作；

9. 训练卡住了、挂了、突然变慢了、loss nan 及精度怎么定位现场，训练优化以及训练优化之后保证训练无损和 loss 对齐，怎么容灾，容灾如果有生产有人做到，可以点评，不是纸上谈兵的那种，大部分人都没完全踩过坑。

10. 大规模 RL 要单写一篇。

最后

为了助力朋友们跳槽面试、升职加薪、职业困境，提高自己的技术，本文给大家整了一套涵盖AI大模型所有技术栈的快速学习方法和笔记。目前已经收到了七八个网友的反馈，说是面试问到了很多这里面的知识点。

由于文章篇幅有限，不能将全部的面试题+答案解析展示出来，有需要完整面试题资料的朋友，可以扫描下方二维码免费领取哦！！！ 👇👇👇👇

面试题展示

1、请解释一下BERT模型的原理和应用场景。

答案：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，通过双向Transformer编码器来学习文本的表示。它在自然语言处理任务中取得了很好的效果，如文本分类、命名实体识别等。

2、什么是序列到序列模型（Seq2Seq），并举例说明其在自然语言处理中的应用。

答案：Seq2Seq模型是一种将一个序列映射到另一个序列的模型，常用于机器翻译、对话生成等任务。例如，将英文句子翻译成法文句子。

3、请解释一下Transformer模型的原理和优势。

答案：Transformer是一种基于自注意力机制的模型，用于处理序列数据。它的优势在于能够并行计算，减少了训练时间，并且在很多自然语言处理任务中表现出色。

4、什么是注意力机制（Attention Mechanism），并举例说明其在深度学习中的应用。

答案：注意力机制是一种机制，用于给予模型对不同部分输入的不同权重。在深度学习中，注意力机制常用于提升模型在处理长序列数据时的性能，如机器翻译、文本摘要等任务。

5、请解释一下卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用，并说明其优势。

答案：CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构，通过卷积层和池化层提取图像特征。它在计算机视觉任务中广泛应用，如图像分类、目标检测等，并且具有参数共享和平移不变性等优势。

6、请解释一下生成对抗网络（GAN）的原理和应用。

答案：GAN是一种由生成器和判别器组成的对抗性网络结构，用于生成逼真的数据样本。它在图像生成、图像修复等任务中取得了很好的效果。

7、请解释一下强化学习（Reinforcement Learning）的原理和应用。

答案：强化学习是一种通过与环境交互学习最优策略的机器学习方法。它在游戏领域、机器人控制等领域有广泛的应用。

8、请解释一下自监督学习（Self-Supervised Learning）的原理和优势。

答案：自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，通过模型自动生成标签进行训练。它在数据标注困难的情况下有很大的优势。

9、解释一下迁移学习（Transfer Learning）的原理和应用。

答案：迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上的学习方法。它在数据稀缺或新任务数据量较小时有很好的效果。

10、请解释一下模型蒸馏（Model Distillation）的原理和应用。

答案：模型蒸馏是一种通过训练一个小模型来近似一个大模型的方法。它可以减少模型的计算和存储开销，并在移动端部署时有很大的优势。

11、请解释一下LSTM（Long Short-Term Memory）模型的原理和应用场景。

答案：LSTM是一种特殊的循环神经网络结构，用于处理序列数据。它通过门控单元来学习长期依赖关系，常用于语言建模、时间序列预测等任务。

12、请解释一下BERT模型的原理和应用场景。

答案：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，通过双向Transformer编码器来学习文本的表示。它在自然语言处理任务中取得了很好的效果，如文本分类、命名实体识别等。

13、什么是注意力机制（Attention Mechanism），并举例说明其在深度学习中的应用。

答案：注意力机制是一种机制，用于给予模型对不同部分输入的不同权重。在深度学习中，注意力机制常用于提升模型在处理长序列数据时的性能，如机器翻译、文本摘要等任务。

14、请解释一下生成对抗网络（GAN）的原理和应用。

答案：GAN是一种由生成器和判别器组成的对抗性网络结构，用于生成逼真的数据样本。它在图像生成、图像修复等任务中取得了很好的效果。

15、请解释一下卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用，并说明其优势。

答案：CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构，通过卷积层和池化层提取图像特征。它在计算机视觉任务中广泛应用，如图像分类、目标检测等，并且具有参数共享和平移不变性等优势。

16、请解释一下强化学习（Reinforcement Learning）的原理和应用。

答案：强化学习是一种通过与环境交互学习最优策略的机器学习方法。它在游戏领域、机器人控制等领域有广泛的应用。

17、请解释一下自监督学习（Self-Supervised Learning）的原理和优势。

答案：自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，通过模型自动生成标签进行训练。它在数据标注困难的情况下有很大的优势。

18、请解释一下迁移学习（Transfer Learning）的原理和应用。

答案：迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上的学习方法。它在数据稀缺或新任务数据量较小时有很好的效果。

19、请解释一下模型蒸馏（Model Distillation）的原理和应用。

答案：模型蒸馏是一种通过训练一个小模型来近似一个大模型的方法。它可以减少模型的计算和存储开销，并在移动端部署时有很大的优势。

20、请解释一下BERT中的Masked Language Model（MLM）任务及其作用。

答案：MLM是BERT预训练任务之一，通过在输入文本中随机mask掉一部分词汇，让模型预测这些被mask掉的词汇。

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