英伟达作为 AI 与图形技术领域的行业标杆，其面试以高标准筛选技术与综合能力俱佳的人才。在 ProgramHelp 带领下拿到英伟达 Offer 的学员不在少数。今天我们邀请到其中一位，从面试流程、核心题型到经典编程真题，为你拆解英伟达面试通关关键。
英伟达面试 流程
- 简历筛选：重点关注学历背景、项目经验与岗位匹配度，技术岗看重算法能力与 GPU 相关经验，非技术岗聚焦业务成果。
- 笔试（部分岗位）：技术岗考查算法与 GPU 架构知识，题型包括 LeetCode 算法题与专业简答题。
- 面试环节：
- 一面（技术面）：深挖项目细节，手写代码；技术岗涉及 GPU 加速、深度学习等问题，非技术岗考查业务理解。
- 二面（交叉面）：技术岗挑战系统设计或前沿技术探讨，非技术岗评估跨部门协作能力。
- HR 面：沟通职业规划、企业文化契合度及薪资待遇。
英伟达面试 题型
- 技术岗：算法编程、GPU/CUDA 原理、系统设计、项目技术细节。
- 非技术岗：业务策略、案例分析、跨部门协作场景模拟。
英伟达面试 真题：三道编程题
真题 1：GPU 并行矩阵乘法
题目描述：利用 CUDA 实现并行矩阵乘法，输入矩阵 A（M×K）和 B（K×N），输出矩阵 C（M×N）。需合理分配线程块并优化显存访问效率。
A = [[1, 2], [3, 4]]
B = [[5, 6], [7, 8]]输出：
[[19, 22], [43, 50]]真题 2：图像边缘检测加速
题目描述：基于英伟达 GPU，使用 CUDA 加速 Canny 边缘检测算法。输入灰度图像矩阵，输出边缘图像（二值矩阵）。
image = [[10, 20, 30],
[40, 50, 60],
[70, 80, 90]]输出：
[[0, 1, 0],
[1, 0, 1],
[0, 1, 0]]真题 3：视频帧分类任务优化
题目描述：给定视频帧数据（[帧数, 高度, 宽度]），使用 PyTorch 与 GPU 实现实时分类模型，要求在 1 秒内处理完 100 帧，超时需优化。
video_frames = torch.randn(100, 224, 224) # 模拟100帧图像输出：
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