今天想跟大家分享一下，最近的 xAI Machine Learning Engineer 面試經歷。xAI 是 Elon Musk 創辦的 AI 公司，團隊強調的不僅是演算法理解，更看重 工程能力和解決物理瓶頸的思路。在 xAI，First Principles 和工程思維比書本答案更重要。接下來分享題目、解題邏輯，以及一些關鍵心得。
總體時間線總結
| 階段 | 典型時長 |
|---|---|
| 簡歷篩選 | ~1–7 天 |
| Recruiter Phone | 當週內 |
| 技術面試 | ~3–7 天（密集安排） |
| 結果反饋/Offer | ~3–14 天 |
面試題目
如何設計一個能處理 Infinite Context 的 Attention 機制？
解題思路
Step 1：定義物理瓶頸
面試一開始，我沒有急著講演算法，而是先分析問題本質。我指出，Attention 的複雜度是 O(N²)，對於 Infinite Context，直接計算整個序列的代價根本不可行。真正的瓶頸不是計算量，而是 Memory Bandwidth 和 KV Cache 的視訊記憶體增長。如果把整個序列塞進視訊記憶體，物理上做不到。面試官聽完後點了點頭，說明他們很在意候選人能否先識別核心限制，而不是急於提供標準答案。
Step 2：尋找數學近似
在明確了物理瓶頸之後，我提出了 Ring Attention 的思路。我解釋說，可以把長序列切成多個小塊，在多個裝置之間傳遞 KV block，同時實現計算與通訊的 overlap。這樣做可以在視訊記憶體可控的前提下，近似 Infinite Context 的效果。重點在於把問題拆成可計算的小塊，然後用工程手段最大化硬體利用率。面試官似乎很認可這種從原理出發再做近似的思路。
Step 3：工程權衡
最後，我補充了工程上的 trade-off。我說明，雖然 Ring Attention 解決了視訊記憶體問題，但會增加通訊開銷。在 xAI 的叢集環境下，需要對 Inter-node bandwidth 做最佳化。面試官聽完直接笑了，說：“This is exactly what we are doing。”那一刻我意識到，面試官真正關心的是你的工程思維和問題拆解能力，而不僅僅是演算法公式或標準方法。
參考程式碼
import torch
import torch.distributed as dist
def ring_attention_step(local_q, local_k, local_v, comm_group):
"""
Simulated Step for Ring Attention with Async Communication.
Key Concept: Hiding communication latency behind computation.
"""
rank = dist.get_rank()
world_size = dist.get_world_size()
# 1. 預分配 Buffer 用於接收下一個鄰居傳來的 KV
next_k = torch.empty_like(local_k)
next_v = torch.empty_like(local_v)
# 2. 定義非同步通訊運算元 (P2P Operations)
# Send current KV to (rank + 1), Receive next KV from (rank - 1)
send_op_k = dist.P2POp(dist.isend, local_k, (rank + 1) % world_size)
recv_op_k = dist.P2POp(dist.irecv, next_k, (rank - 1) % world_size)
send_op_v = dist.P2POp(dist.isend, local_v, (rank + 1) % world_size)
recv_op_v = dist.P2POp(dist.irecv, next_v, (rank - 1) % world_size)
# 3. 啟動通訊 (Non-blocking)
reqs = dist.batch_isend_irecv([send_op_k, recv_op_k, send_op_v, recv_op_v])
# 4. 【關鍵點】在通訊的同時，計算當前的 Attention Score
# This is where the overlap happens!
# attention_score = local_q @ local_k.transpose(-2, -1) ...
# local_out = flash_attn_func(local_q, local_k, local_v)
# 5. 等待通訊結束，準備下一輪迴圈
for req in reqs:
req.wait()
return next_k, next_v # 返回新的 KV 用於下一輪計算
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