大厂面试题备份20250129
20250129
KV CACHE压缩
在大语言模型推理中，KV Cache（Key-Value Cache）用于存储过去的注意力键（Key）和值（Value），加速自回归解码。然而，KV Cache会随输入长度增加而占用大量内存，影响推理效率。因此，KV Cache压缩成为优化推理速度和降低显存占用的重要研究方向。
KV Cache 压缩的目标是 降低显存占用，提高推理速度，但需要权衡计算精度、存储需求和推理性能。常见方法包括：
- 量化（Quantization）
- 低秩近似（Low-Rank Approximation）
- 滑动窗口注意力（SWA）
- 局部注意力（Local Attention）
- KV Cache 复用
online topk
Online Top-K 是在动态数据流（Streaming Data）或增量更新的场景下，实时维护前 K 大（或前 K 小）元素的一种算法或数据结构。它广泛应用于搜索、推荐系统、自然语言处理（NLP）、大数据分析等领域。
topk cuda kernel算子
在 GPU 上实现 Top-K 操作通常需要高效的 CUDA Kernel 算子，以最大化并行计算能力并减少数据传输开销。Top-K CUDA Kernel 主要用于深度学习（如 Transformer 解码）、排序任务、大规模数据分析等场景。
1. Top-K CUDA Kernel 计算流程
在 CUDA 上实现 Top-K 操作，主要涉及：
- 分块并行计算：将数据分块（block-wise）进行并行处理，每个 CUDA 线程块（Block）处理一部分数据。
- 局部 Top-K 计算：每个线程块先在共享内存中计算局部 Top-K（通常使用堆排序或快速选择算法）。
- 归约（Reduction）合并 Top-K 结果：使用分层归并方法，将各个线程块计算的局部 Top-K 结果进行合并，得到最终的 Top-K 结果。
2. 主要实现方法
方法 1：基于堆排序（Heap Sort）
- 适用于 K 远小于 N 的情况（例如
K=5, N=10^6）。 - 每个线程块使用一个最小堆（Min-Heap），仅维护 K 个最大元素。
- 新数据到来时，若比堆顶大，则替换堆顶并重新调整堆。
- 复杂度：O(N logK)，适用于小 K 值的场景。
📌 适用场景：
- Transformer 解码时的 Top-K 采样
- 计算模型输出的 Top-K 置信度类别
方法 2：基于快速选择（QuickSelect）
- 适用于 K 不是特别小（如
K ≈ N/2）。 - 使用 QuickSelect 算法，在并行计算中采用**分块划分（block partitioning）**策略。
- 通过 分层 partition 操作，快速找到第 K 大的元素，并筛选 Top-K 个元素。
- 复杂度：O(N)（平均情况）。
📌 适用场景：
- NLP Transformer 模型中用于加速 Top-K 采样
- 推荐系统中的 Top-K 物品排序
方法 3：基于 Bitonic Sort（GPU 友好的排序）
- 全排序后提取前 K 个元素，适用于 K 不是特别小 的情况。
- Bitonic Sort 是一种适合 GPU 并行架构的排序算法，支持多线程并行比较交换。
- 复杂度：O(N logN)。
📌 适用场景：
- 当
K较大，无法使用堆或快速选择的情况下 - 需要对所有元素排序的任务
方法 4：Warp Reduction + 原子操作
- 利用 CUDA Warp 级别同步（Warp Shuffle）技术，将多个线程的结果进行归约（Reduction）。
- 结合原子操作（atomicMax, atomicMin），高效更新 Top-K 值。
📌 适用场景：
- 高吞吐量任务，如大规模图像/文本处理
- CUDA Warp 级别优化的 Transformer Top-K 计算
3. PyTorch & TensorRT 中的 Top-K CUDA
在 PyTorch 和 TensorRT 中，Top-K 已有高效的 CUDA 实现：
PyTorch 的 torch.topk()
PyTorch 的 torch.topk(input, k, dim, largest=True, sorted=True) 已使用 CUDA 优化：
- 适用场景：
- NLP Transformer 生成任务（如 ChatGPT 解码）
- 目标检测后处理（选取 Top-K 置信度目标）
- 底层实现：采用 堆排序（Heap Sort）+ CUDA 并行化。
TensorRT 中的 Top-K
TensorRT 提供 TopK Layer，用于推理优化：
- 可选择 Top-K 最大值（max mode） 或 Top-K 最小值（min mode）。
- 适用于高性能 Transformer 部署，加速 NLP 生成任务。
sd的训练
Stable Diffusion（SD）是 Latent Diffusion Model (LDM) 的一种，实现了高效的文本到图像（Text-to-Image）生成。它通过 扩散模型（Diffusion Model） 结合 潜空间（Latent Space） 进行训练，能够在较低计算成本下生成高质量图像。
1. Stable Diffusion 训练流程
SD 训练通常包括从头训练和微调两种方式。
(1) 从零训练（Full Training）
完整训练一个 SD 需要大量计算资源（通常在 几十到几百块 A100 GPU 规模），包括以下步骤：
- 数据准备：
- 采用 LAION-5B、COCO、OpenImages 等图像-文本配对数据集。
- 统一分辨率（常见
512x512或768x768），并进行归一化、增强。
- VAE 训练（Variational Autoencoder）：
- 将高维图像转换到低维潜空间（latent space）。
- 训练时采用 KL 散度约束，使潜空间信息尽可能丰富。
- U-Net 训练（核心扩散模型）：
- 目标：学习从噪声到清晰图像的去噪过程。
- 训练过程：
- 向数据中添加噪声（正向扩散）。
- 训练 U-Net 预测噪声（反向扩散）。
- 使用**随机调度（Scheduler）**优化噪声去除过程。
- CLIP 文本编码器（Text Encoder）训练：
- 采用 OpenAI 的 CLIP 模型（
ViT-L/14）将文本转换为嵌入向量，用于指导 U-Net 生成图像。
- 采用 OpenAI 的 CLIP 模型（
ddpm
Denoising Diffusion Probabilistic Models
DDPM（去噪扩散概率模型） 是一种基于扩散过程（Diffusion Process）的深度生成模型，最早由 Jonathan Ho 等人在 2020 年提出，并应用于图像生成任务（如 Stable Diffusion）。DDPM 通过逐步向图像添加噪声，然后训练一个神经网络逐步去噪，最终生成高质量图像。
1. DDPM 的核心概念
DDPM 主要由两个过程组成：
- 前向扩散（Forward Diffusion）：向图像添加随机噪声，使其逐步变为纯噪声。
- 反向去噪（Reverse Denoising）：通过神经网络学习去噪过程，从噪声中恢复原始图像。
整个过程可看作是一个马尔可夫链（Markov Chain），不断地进行随机噪声扩散与去噪。
2. 前向扩散过程（Forward Process）
在前向扩散过程中，给定一个真实数据样本 x0x_0x0，我们逐步向其添加高斯噪声，使其变得越来越随机，直到接近标准正态分布 N(0,I)\mathcal{N}(0, I)N(0,I)：
可视化：
- t=0：原始图像
- t=100：轻微模糊
- t=500：几乎不可辨认
- t=1000：完全变成高斯噪声
3. 反向去噪过程（Reverse Process）
为了从噪声中恢复图像，我们希望逆向学习去噪过程：
4. DDPM 的训练
DDPM 训练目标是最小化去噪误差，即：
6. DDPM 进阶优化
尽管 DDPM 生成的图像质量很高，但原版 DDPM 存在两个主要问题：
- 生成速度慢（需要 1000+ 步）。
- 难以控制图像细节。
因此，后续研究提出了多种优化方法：
(1) DDIM（Denoising Diffusion Implicit Model）
- 提出了 非马尔可夫链 采样方法，使得生成步骤减少到 50~100 步。
- 生成速度比 DDPM 提高 10 倍，但质量接近。
(2) Latent Diffusion（Stable Diffusion）
- 将扩散过程迁移到 VAE 潜空间（而非像素空间），大幅减少计算量。
- 采用 CLIP Text Encoder 进行文本引导，实现文本到图像（Text-to-Image）。
7. DDPM 在 Stable Diffusion 中的应用
Stable Diffusion（SD）基于 DDPM 进行改进，主要特点：
- 在潜空间（Latent Space）中执行扩散，而不是直接在像素空间计算。
- 使用 CLIP 进行文本引导，控制图像生成风格。
- 采用 DDIM 采样，提高生成速度。
总结
✅ DDPM 是一种基于马尔可夫链的扩散模型，通过逐步添加 & 去除噪声来生成数据。
✅ DDPM 训练的关键是 U-Net 学习去噪过程，优化均方误差（MSE）损失。
✅ DDPM 的改进版本（DDIM、Stable Diffusion）极大提升了生成效率。
✅ DDPM 是当前主流 AI 生成模型（如 SD、Imagen、DALLE-3）的核心技术