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gemm最新视觉报道_gemma louise(2024年11月全程跟踪)

内容来源：中小站长动力网所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

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NVIDIA面试全攻略：从电面到现场面试 𐟌NVIDIA的SDE面试并不复杂，以下是详细的面试流程和注意事项，希望能帮到大家～ 𐟓ž电话面试自我介绍要简洁明了，HR会深入探讨你参与过的项目，考察你的coding能力和一些简单的编程问题。 𐟒𛦊€术面试 1️⃣ GPU/CPU与Python 讨论CPU和GPU的区别、GPU内存结构以及Python的高级特性。 2️⃣ 模型推理加速与部署探讨如何通过dynamic batching、continuous batching等技术加速模型推理，以及算法、系统设计和C++语言等考察重点。 3️⃣ 深入挖掘简历讨论NLP/BERT、GEMM和Convolution的加速方法，以及LLM和transformer的基础知识。 4️⃣ Leetcode题目会有一些难度较高的Leetcode题目，平时需要多刷题。 𐟏⧎𐥜𚩝⨯• 会与leader面对面交流，保持冷静清晰，展现出良好的思维逻辑。希望这些信息能帮助你更好地准备NVIDIA的面试！

gemmsrl新型鼓风冷却器｜设计：Whynot Design gemmsrl推出的新型鼓风冷却器、防缓速器和多功能机柜系列！功能性和永恒设计的完美融合，采用GEMM的标志性品质——优雅和耐用。「工业设计资源分享超话」「设计」

NVIDIA面试秘籍𐟔婡𚥈騿‡关大家好，今天我想和大家分享一下我是如何顺利通过NVIDIA的面试的。整个过程其实挺有意思的，希望我的经验能帮到正在准备面试的你们。电面：精炼你的自我介绍𐟎斥…ˆ，电话面试的时候，自我介绍一定要精炼。HR会深入探讨你参与过的项目，了解你的coding能力，还可能会出一些简单的题目来考验你。所以，提前准备好自己的项目经历和coding能力展示是非常重要的。 Tech面：技术细节不能忽视𐟔 在技术面试环节，主要考察的是你的技术能力和对底层知识的理解。以下是一些关键点：模型优化：讨论如何通过dynamic batching、continuous batching等技术进行模型推理加速，以及系统设计、coding和C++语言的使用。 GPU/CPU和Python：探讨CPU和GPU的区别、GPU内存结构以及Python的高级特性。简历深度挖掘：讨论NLP/BERT、GEMM加速、Convolution加速以及LLM和transformer的基础知识。 Leetcode题：面试中也会涉及到一些Leetcode题目，难度不低，所以平时要多刷题。现场面试：展现你的思维逻辑𐟧 现场面试时，你会与leader面对面（有时也可能不是），这时候一定要保持冷静，说话清晰，展现出你的思维逻辑。不要紧张，放松心态，尽量展现自己最好的一面。小贴士：做好准备，提前研究𐟓š NVIDIA非常看重计算机底层知识，面试时会根据NVIDIA开发的模型来进行。所以，提前做好research是非常重要的。同时，文化适配性（cultural fit）也是考察的重点，一定要重视。因为提前做了充分的准备，所以在面试过程中思路非常清晰，基本都能用准备好的回答来应对面试官的问题。整个面试过程非常顺利，面试官也没有为难我。如果你也有意向申请NVIDIA的职位，希望我的经验能帮到你！祝大家都能顺利通过面试，拿到心仪的offer！𐟎‰

nvidia是什么最近去参加了Nvidia的面试，真是被它的灵活多变给搞得措手不及。听说他们家没有固定的面试流程，每次都不一样，有人第一轮就被安排了Tech面，真是让人紧张。不过，我还是整理了一些大概的流程，分享给大家，希望能帮到你们。电面：精炼自我介绍，准备应对各种问题 𐟓ž 首先，自我介绍一定要精炼，HR会深入探讨你参与过的项目，还会问一些coding的概念，甚至会出一些简单的题目来考验你。所以，平时还是要多刷题，保持敏锐的思维。 Tech面：技术深度与广度 𐟔슔ech面的内容非常丰富，主要考察你的技术深度和广度。模型优化与部署：讨论如何加速模型的推理速度和实际部署场景，比如dynamic batching、continuous batching等。还会涉及到算法、系统设计和编程技巧，尤其是C++语言。 GPU与CPU的区别：讨论CPU和GPU的区别、GPU内存结构以及Python的一些高级特性。简历深度挖掘：深入探讨NLP/BERT、GEMM加速、Convolution加速以及LLM和transformer的基础知识。 Leetcode题：也会涉及到一些Leetcode的题目，难度不低，所以平时还是要多刷题。 On site面试：与leader面对面 𐟏⊦œ€后一轮是on site面试，通常会与leader面对面（有时候不是），这时候不要紧张，说话要清晰，展现出你的思维逻辑。同时，提前做足功课，了解公司的文化和价值观，Culture fit也很重要。希望这些信息能帮到你们，祝大家面试顺利！如果你们有更多的面试经验或者有任何问题，欢迎留言讨论哦！

「模型时代」马斯克的xAI用第一性原理解决10万卡训练的电力波动问题。标题很长，但这是刚在X上看到了一个xAI模型训练的小故事，很有意思，值得分享一下，是Hieu Pham是xAI的一位技术专家讲得，他之前在谷歌等公司工作，这个礼拜刚入职，一上班被问到，如何解决一个万卡级训练中常见的电力波动问题。解释一下：电力波动是 AI 模型训练的重大挑战，常见原因是在深度学习训练中，GPU需要大量稳定的电力来支持高密度运算，而电力波动会导致训练中断、数据错误，甚至损坏设备。而导致电力波动的一个原因则是GPU中的Tensor Core ，这种核心主要负责深度学习中的矩阵乘法（例如 GEMM），这类运算对硬件要求非常高，计算量和数据量的增减都会直接影响功耗。因此，Tensor Core 的运算复杂度越高，功耗自然越大，当负载发生变化时，功耗也会随之波动。反过来，功耗波动又会影响运算。 Hieu作为GPU编码专家，所以给出的是经典方法“哑运算”（dummy GEMM kernel），用来增加 GPU 的电力消耗。其原理是在电网波动时通过运行额外的无意义计算来保持功耗相对稳定，这种方法简单有效。但是，最终xAI团队没有使用他的方案，而是采用了 Tesla 的 Megapacks 储能方案。Megapacks 是一种大规模储能系统，具备高储能容量和毫秒级的快速响应。当电力波动时，Megapacks 能够立即放电，确保 GPU 和其他训练硬件的稳定供电。与“哑运算”相比，Megapacks 不仅避免了能源浪费，还能有效地平衡电力供应，适应更大规模的电力需求变化。所以，电力的问题，直接用电力方案解决了。最终Hieu感慨，能够看到这种完全不同角度的解决方法，真的很有趣，让他学到了很多。原话摘录如下： “马斯克经常告诉我们不要被规则限制住。我喜欢下棋，所以我很喜欢他举的这个例子（大意）：即便你要被将死了，如果从天上有一道激光击中了对方的国王，那你就赢了。在这里，每天都充满了学习。不仅是机器需要学习，我们人类也一样”高飞的微博视频

微软GRIN MoE，编码数学双赢！最近，微软的研究人员开放了一个新型的混合专家大模型——GRIN MoE。这个模型因其独特的训练方法和在编码及数学任务中的卓越表现而备受关注。GRIN MoE与微软之前开源的Phi-3.5模型规模相当，但采用了全新的训练技术。 GRIN MoE的创新点主要体现在两个方面：首先，它采用了新一代的SparseMixer来精确估计专家路由的梯度，解决了传统方法中使用门控梯度代替路由梯度的问题；其次，该模型放弃了专家并行，转而采用数据、pipeline和张量并行，避免了传统方法中丢弃token的问题。在多个基准测试中，GRIN MoE表现优异，特别是在编码和数学测试中。例如，在GSM-8K数学问题解决能力测试中，GRIN MoE得分为90.4，而在编码任务基准HumanEval上得分为74.4。在MMLU多任务语言理解基准测试中，GRIN MoE得分79.4，超过了Mixtral和Phi-3.5。 GRIN MoE由常规的Transformer块构成，采用分组查询注意力（GQA）和滑动窗口注意力提高计算效率，并使用RoPE进行位置编码，以实现长上下文能力。在MoE架构中，模型通过路由网络为每个输入token挑选适合的专家模块。传统的MoE训练采用专家并行，但这会导致负载不均衡和token丢弃问题。GRIN MoE则利用数据并行、pipeline并行和张量并行来训练，避免了这些问题。此外，Megablocks的grouped_GEMM内核和包装器在没有专家并行的MoE计算中表现出更好的性能。这些新的工程化方法使GRIN MoE在训练效率上比密集模型提升了超过80%。在并行实验中，通过结合pipeline并行和张量并行，系统支持的最大专家数量扩展到52个，总共132B参数。这表明，如果有更多GPU，模型可以进一步扩展。尽管使用更复杂的并行可能会降低计算吞吐量，但通过精心安排计算，可以减少开销。 GRIN MoE还通过调整负载均衡损失来调节全局的负载均衡，与传统方法不同，它通过计算全局的token比例来调节专家负载，以达到全局平衡。虽然这种调整会产生额外的通信开销，但这些通信可以与计算重叠，从而减少额外的延迟。

大语言模型推理技术论文精选清单 𐟓šAwesome-LLM-Inference：这个清单汇集了精选的大语言模型（LLMs）推理技术论文，并提供了配套代码。涵盖了多种前沿技术和工具，如TensorRT-LLM、vLLM、streaming-llm、AWQ、SmoothQuant、WINT8/4、Continuous Batching、FlashAttention、PagedAttention等。 𐟓–LLM Algorithmic/Eval Survey：对大语言模型算法和评估方法的全面调查。 𐟓–LLM Train/Inference Framework：介绍大语言模型的训练和推理框架。 𐟓–Weight/Activation Quantize/Compress：权重和激活量的量化压缩技术。 𐟓–Continuous/In-flight Batching：连续批处理和飞行中批处理技术。 𐟓–IO/FLOPs-Aware/Sparse Attention：输入输出感知、浮点运算感知和稀疏注意力机制。 𐟓–KV Cache Scheduling/Quantize/Dropping：键值缓存调度、量化和删除技术。 𐟓–Prompt/Context Compression：提示和上下文压缩方法。 𐟓–Long Context Attention/KV Cache Optimization：长上下文注意力和键值缓存优化技术。 𐟓–Early-Exit/Intermediate Layer Decoding：早期退出和中间层解码策略。 𐟓–Parallel Decoding/Sampling：并行解码和采样技术。 𐟓–Structured Prune/KD/Weight Sparse：结构化剪枝、知识蒸馏和权重稀疏技术。 𐟓–Mixture-of-Experts(MoE) LLM Inference：混合专家模型在大语言模型推理中的应用。 𐟓–CPU/Single GPU/Mobile Inference：在CPU、单GPU和移动设备上的推理性能优化。 𐟓–Non Transformer Architecture：非Transformer架构的探索。 𐟓–GEMM/Tensor Cores/WMMA/Parallel：GEMM、张量核心、WMMA和并行计算技术。 𐟓–Position Embed/Others：位置嵌入和其他相关技术。

GE直饮机：极简设计提升生活品质大家好，今天要给大家介绍一款超级棒的GE直饮机新品！这款直饮机采用了独特的极简设计，没有任何边框，整体看起来非常简约大气。无论放在家里的哪个角落，都能成为一道亮丽的风景线。这款直饮机配备了6.9寸的智能全触控彩屏，操作起来非常简单便捷。轻轻一触，就可以调整水温、选择功能，让你在享受美味的同时，也能感受到科技的便利。 GE直饮机的新品机身仅为350mm，超薄设计使得它能够灵活地嵌入到橱柜、餐边柜、书房、水吧、卧室等等，不会占用太多的空间。此外，这款直饮机采用了抽拉式的双导轨设计，使得清洁和维护变得十分便捷。你只需要轻轻一拉，就能轻松清洁，让机器始终保持良好的工作状态。最后，这款直饮机提供了5大快捷水温选择，从常温到沸腾，满足你各种冲泡需求。无论是泡茶、冲奶还是泡咖啡，都能一键完成，让你的生活更加便捷。亲们，这次先为大家分享这么多，下次我会带来更多的细节，记得关注我哦！𐟒–

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