剛剛結束 NVIDIA 軟體工程師 （Software Engineer） 的一輪 VO，這一輪的體驗可以用「理論與實戰並重」來形容。 面試官不按套路出牌，整個過程更像是一次“邏輯嚴密 + 工程可落地”的技術討論。
分享下完整真題與我的總結，幫助準備 NVIDIA 或其他硬體相關大廠面試的同學少踩坑。
行為面（BQ）——技術背景導向型
與很多公司不同，NVIDIA 的行為題並不走常規套路，沒有什麼“team conflict”“leadership challenge”之類的範本題，而是直接圍繞專案中的技術決策展開。
第一題是讓我介紹在 GPU 或並行計算方向做過的專案。
我選了一個 CUDA kernel 優化的項目來講，面試官的提問節奏是這樣的：
- “你負責的模組是什麼？”
- “你在性能 profiling 過程中主要觀察哪些指標？”
- “你是如何確定瓶頸在 memory bandwidth 而不是 compute unit？”
可以感覺到他不是想聽專案背景，而是在驗證你是否真的理解 GPU 的執行模型。 後續我提到優化方式是通過 shared memory 減少 global access，面試官立刻追問：「那 shared memory 的 bank conflict 是怎麼避免的？ 這類問題非常細，建議準備時要清楚每一步優化的理論依據。
第二題是關於 CUDA 內核優化的思路。
我按照 memory hierarchy、thread-level parallelism、occupancy、latency hiding 這四個維度講解，並提到使用 Nsight 進行分析。 面試官對此點頭認可，還讓我補充講一下我如何驗證優化有效性。 我提到會通過 kernel execution time、memory throughput、warp efficiency 的量化指標來對比。
第三個問題是嵌入式環境下的性能瓶頸。
面試官問得很現實：「當你在資源受限環境中，比如 Jetson Nano 上運行模型時，如何在性能和功耗之間找到平衡？ “ 我談到利用 profiling 工具定位 CPU/GPU 交互中的數據傳輸瓶頸，並通過混合精度和異步數據流優化 pipeline。 整個行為部分持續了大約 20 分鐘，幾乎全是技術導向型提問。
Coding 程式設計題（含思路講解）
進入 coding 部分後，面試官切換到 shared codepad，讓我現場編寫並講解思路。 題目並不複雜，但要求講清楚邏輯來源與邊界處理。
第一題：時鐘指標夾角計算
題目給定一個時間字串，比如 「3：45」，要求計算時針與分針之間的最小夾角。
面試官特別說明不能直接寫出公式，要解釋每個角度計算的來源。
我的思路是這樣的：
- 分針每分鐘走 6°（360° / 60）。
- 時針每小時走 30°（360° / 12），同時每分鐘再走 0.5°（30° / 60）。
- 根據輸入的小時和分鐘計算兩個指標相對 12 點方向的角度，取它們的差的絕對值。
- 若大於 180°，用 360° 減去，得到最小夾角。
面試官在我寫完代碼後問：「如果輸入包含秒或毫秒，該怎麼調整公式？ “ 這是典型 follow-up，我解釋說可以將時間轉化為總秒數，按比例計算對應角度，再考慮浮點誤差問題。
他追問了一個非常細的點：「在浮點精度誤差較大時，你會如何校正結果？ “ 我提到可以通過誤差容忍區間（epsilon）來判斷相等情況，這一點讓他比較滿意。
第二題：多線程順序列印
題目要求設計一個程式，讓三個線程迴圈按順序列印數位，例如 A 打 1，B 打 2，C 打 3，A 打 4，以此類推。
我當時先講思路，再寫偽代碼：
- 使用 Semaphore 控制線程執行順序。
- 每個線程有自己對應的信號量，其中只有第一個線程在開始時獲得許可。
- 當線程完成列印后，釋放下一個線程的信號量。
- 使用鎖保證計數器自增操作的原子性，避免 race condition。
面試官讓我繼續擴展：「如果是 N 個線程迴圈列印呢？ “ 我回答可以將信號量放入一個循環結構中，通過 (thread_id + 1) % N 控制下一個線程的執行權。
然後他又問：「如果其中一個線程崩潰或被阻塞，整個系統會卡死嗎？ 怎麼防止？ “ 我提出三種思路：
- 信號量超時釋放，防止永久等待。
- 引入健康檢測線程，定期檢查線程狀態。
- 若檢測到異常退出，使用備用線程自動接管任務。
他進一步問到：「你的實現會不會產生資源洩漏？ 退出線程的信號量是否要銷毀？ “ 我解釋說可以使用 finally 塊或 RAII 機制確保信號量釋放。 整個 coding 部分持續了大約 25 分鐘，屬於強度較高的一輪。
Follow-up 深挖環節
在兩道題結束后，面試官又花約 5 分鐘進行延伸提問。
例如在時鐘題上，他讓我考慮浮點誤差積累對角度計算結果的影響，以及是否能在不使用浮點數的前提下計算（例如通過整數化處理秒數再統一轉換）。
在多線程題上，他還問了如何確保在多核環境下線程調度的公平性，並提到一些和 lock starvation、spinlock 有關的系統級問題。 整體感覺是，他不只在考演算法，而是在考工程實現的穩定性和健壯性。
面試總結
NVIDIA 的面試風格非常鮮明，有兩個核心特點。
第一是強調演算法的推導過程。
以時鐘夾角題為例，哪怕題本身不難，但面試官希望你能從數學角度解釋每個計算步驟的依據，並能根據需求變化靈活調整公式。 也就是說，他們不想要「背題」，而是要「推導邏輯」。
第二是強調系統設計的魯棒性。
多線程題考的不僅是併發控制的寫法，更關注你是否考慮到線程異常、死鎖預防、資源釋放等細節。 這部分是很多候選人容易失分的地方。
從整體節奏來看，這輪 VO 對口述表達的要求很高，必須邊寫邊講清楚思路，否則面試官會打斷追問。 整個面試體驗偏硬核，但邏輯性很強，面試官態度專業、節奏緊湊，沒有任何閒聊。
給準備 NVIDIA 面試的建議
第一，提前準備好能量化的項目經歷，尤其是和 GPU 優化、並行計算、系統性能調優有關的內容。
第二，演算法題不要死記公式，要能推導、能擴展。
第三，線程題要考慮異常與恢復機制，尤其是系統資源管理細節。
第四，口头讲解能力非常重要，NVIDIA 的工程师非常重视你的逻辑表达清晰度。
如果你也在准备 NVIDIA、AMD、Qualcomm、Tesla Autopilot 或 Apple GPU 相关岗位，这类面试模式基本相通。它不考晦涩算法，而是考你能否把“问题转化为可验证的工程方案”。
準備充分的話，這類面試完全可以穩穩通過。
如何高效準備 NVIDIA 這類硬核技術面試
這類面試對演算法、系統設計和表達能力的綜合要求都很高，很多同學卡在“邏輯講不清”或“實現考慮不全”上。 尤其 NVIDIA、AMD、Tesla 這類工程導向型公司，面試官往往會深入到底層實現原理，一旦推導或細節講不明白，評分會直接下降。
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