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准备过程中发现论坛里nvidia的面经挺少而且不同职位差别很大,在这里记录一下自己第一次找实习的过程,希望对大家有帮助。尽量把记得的都写上了,求加米!!
Timeline:
11/8/2019 内推
12/14/2019 HR约第一轮90min面试时间
1/2/2020 第一轮面试
1/6/2020 HR通知第一轮通过,约第二/三轮60min面试时间+两个48-hour coding assignments时间
1/22/2020 背靠背第二/三轮面试
1/23/2020 发放CUDA coding assignment,48小时
1/27/2020 发放Compute coding assignment,48小时
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至此情况逐渐复杂,可和另一篇面经结合观看:NVIDIA英伟达 Deep Learning Library Intern 一轮电面+一轮manger面经
https://www.1point3acres.com/bbs/thread-592407-1-1.html
(出处: 一亩三分地)
2/10/2020 选择DevTech组,HR通知unofficial offer
一轮:
面试官是组里的一位principal engineer,虽然不是manager但很像。面试90min,实际时间大约2小时。
上来说今天有project部分和technical部分,顺序你定,我选了先technical再project。
直接开始两道小算术题,一道是过河问题(在其他面经里有提到),一道是amdahl‘s law提速公式。
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讲到这里已经90分钟,后来面试官又多花了20多分钟介绍了组里的项目等等。关于我对DevTech组的一些了解会写在文章最后
接下来是背靠背二/三轮,HR会把后面的面试和coding时间都约了,当时狠了狠心约了背靠背的二三轮。(注:也可以分开约两个时间的,不是必须)
二轮:
面试官是另一个office的,查了一下大概至少有20year+工作经验。。。面试60min。
没问简历。Heavy on computing side.
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到这里或许有一些问题没问完,问我之后还有没有时间,我说下面还有一轮面试,然后他说不想影响下一轮所以接着问了下面的一个概念题:
- GPU memory architecture? 我讲了各种不同的memory,各级cache,SM里的各种结构等
三轮:
面试官也是刚进这个组的PhD,面试60min。
简短问简历。Heavy on deep learning side.
惊了……写太长了忘了还有coding部分没写
一轮CUDA coding:
take-home类型的,给48小时。一个kernel,比如一个矩阵,奇数列元素全都进行log操作,偶数列元素全都进行cos操作,要求CUDA加速。这里面有warp divergence和memory coalescing的矛盾取舍,最后是大概尝试了三四个优化然后详细地在report里列了每种优化和baseline的对比,接近3x加速。
二轮Compute coding:
同样48小时。类似于leetcode medium难度,等价于求一个array上subarray sum不超过某个limit的“sum最大,起始index最小”的subarray。这是第一部分,第二部分要求OpenMP优化。以前没用过OpenMP, 自学了一下然后也是在report上详细记录了优化方法和提速。最后brute force approach能按线程线性提速,optimal approach大概1.5倍提速。
最后讲一下个人情况以及对这个组的理解:
我不是CS/ECE专业的,但是PhD的内容和CV有关,上了不少CS课,不过简历上看肯定是跨专业申实习了。因为比较喜欢nvidia(不知道为啥)所以这次只申了这一家,投了一些不同的职位。其中devtech组和deep learning library组给了面试,另外几个没有反应。
DevTech组根据我的了解做的东西跨度有点大,有专做HPC的,有做纯machine learning的,有做deep learning的(好像主要是NLP 不太有CV), 规模在扩张可能有50+人了(?),不过貌似每个人会独立做project而不是大组合作做一个。定位似乎是nvidia和一些客户的桥梁(哇好玄学,详情可以看这篇blog,好像评价不错)。我在两个组中最后选择去这个组也是觉得或许在这儿能学到的东西更多一些。希望有了解情况的大佬指点一下!
帖子写了好长,求加米求加米!
然后顺便求nvidia暑假实习的组织,身边问了一圈一个人都没找到…………欢迎交流!
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