探秘美国科技面试：我的Nvidia面试经历 💼

在日趋激烈的求职市场中，面试是每位求职者必须面对的挑战。特别是在科技行业，严苛的面试流程和专业技能的要求，使得准备显得至关重要。以下是我在Nvidia经历的四轮技术面试的总结，帮助你更好地准备未来的面试。✨

工程技能与C++ 📊

面试的第一部分集中在C++语言的应用和模型推理加速策略上。我深入探讨了以下主题：

• 动态与连续批处理（Dynamic & Continuous Batching）的实战部署
• 基础的C++编程能力的考核

这一部分不仅考验了我的编程功底，也让我在算法优化上有了更深入的理解。

问题解决能力 🚀

接下来的环节专注于经典的问题解决能力。以下是我 encountered 的一些经典问题：

• 寄存器加数和overflow的计算问题
• 双蛋问题
• 称球问题

这些问题强调了逻辑推理和算法思维的重要性，提升了我解决复杂问题的能力。

AI专业知识 🧠

在AI领域的面试环节，我们深入交流了诸多前沿技术：

• 自然语言处理（NLP）与BERT模型的应用
• GEMM与卷积加速方法的探讨
• 大模型（LLM）与Transformer的基础知识

这一环节让我得到了一次真正的知识分享，极大丰富了我的AI专业素养。

GPU与CPU的分析 🔍

这一部分我分析了CPU与GPU的差异，以及GPU内存架构的复杂性。我们还探讨了Python中的高级特性，包括：

• 参数传递与装饰器
• 内存管理
• PyTorch中的pin memory机制

这些内容不仅加深了我对这一领域的理解，还帮助我在Python数据处理上建立了更稳固的基础。

Leetcode解答 📝

此外，面试中还涵盖了Leetcode中难度中上的题目，这体现了我对算法与数据结构的熟练掌握。这一环节让我感受到，把理论应用到实践中的乐趣。

总结 🌟

在Nvidia的面试中，我不仅提升了自己的技术能力，也对行业现状有了更深的理解。接下来，我会整理出高频面试题，帮助更多的求职者提升面试通过率。如果你需要这些资源，留【NV】留言给我吧！让我们一起在北美求职之路上奋勇向前！💪

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