作为全球人工智能与图形技术的领军企业，NVIDIA 的面试以高技术性和行业针对性著称，尤其对算法、硬件架构、并行计算等领域要求极高。本文结合 NVIDIA 工程师岗位的招聘特点，详细拆解 NVIDIA 面试 流程、核心考点，并提供实用备考建议，助力技术人才冲击这家AI 时代的芯片巨头。
一、Coding
使用 CUDA 实现矩阵转置，要求优化共享内存访问以减少 Bank Conflict，并对比优化前后的性能差异。输入：
输入矩阵维度：N×N（假设 N 为 32 的倍数，如 512）
存储格式：行优先（Row-major）
核心考点：CUDA 线程块与网格设计；共享内存（Shared Memory）的 Bank Conflict 规避；异步数据传输与内核启动优化。
二、BQ
“请描述一次你在项目中优化硬件相关算法的经历，你是如何平衡性能、功耗和代码可读性的？”
应答框架（STAR 法则）：
Situation：在某自动驾驶项目中，需优化车载 GPU（如 NVIDIA Jetson）上的实时目标检测模型推理速度，原模型在 Jetson Nano 上延迟为 200ms，无法满足 100ms 的实时性要求。
Task：需在不显著增加功耗和代码复杂度的前提下，将延迟降低 50%。
Action：
模型量化：使用 TensorRT 将 FP32 模型转换为 INT8，延迟降低 30%。
层融合优化：通过 TensorRT 自动层融合（Conv+BN+ReLU 合并），延迟再降 15%。
代码可读性维护：封装量化与优化逻辑为独立模块，保留 FP32 分支便于调试，并添加详细注释。
Result：最终延迟降至 90ms，功耗仅增加 5%，代码结构清晰，迭代成本降低。
三、系统设计题
设计一个支持 100 路实时视频流的目标检测系统，要求端到端延迟 < 200ms，模型精度≥ mAP 0.75，基于 NVIDIA GPU 架构（如 DGX A100 或 Jetson 系列）。
1. 硬件选型与架构分层
边缘节点（视频接入层）：Jetson Xavier NX（6 TOPS）处理 20 路 720P 视频流。
中心服务器（模型推理层）：DGX A100（6240 TOPS）处理 80 路 1080P 视频流，通过 NVLink 多卡并行。
2. 软件栈设计
视频预处理：使用 CUDA Video API 异步解码与并行缩放。
cudaVideoCreateDecoder(&decoder, codec, nullptr);
cudaVideoDecode(decoder, frame, stream); // 异步解码到GPU显存
3. 性能优化策略
模型压缩：使用 NVIDIA TAO 将模型参数减少 40%，保持 mAP≥ 0.75。
硬件协同优化：边缘节点启用 Jetson CVB，加速 ROI 裁剪；中心服务器利用 A100 MIG，将 GPU 划分为独立实例。
4. 扩展性与容错
横向扩展：NVSwitch 连接多台 DGX A100，实现动态负载均衡。
容错机制：边缘节点断流时切换本地缓存；服务器心跳检测与故障转移。
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Alex Ma
Staff Software Engineer
目前就职于Google，10余年开发经验，目前担任Senior Solution Architect职位，北大计算机本硕，擅长各种算法、Java、C++等编程语言。在学校期间多次参加ACM、天池大数据等多项比赛，拥有多项顶级paper、专利等。
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