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。

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