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Nvidia GPU designer - ccccc - 09-19-2024
好，兄弟们，跟你们讲讲我在英伟达面试GPU Designer职位的坎坷旅程。感觉这过程就像是在GPU里挖矿，矿没挖出来，先被炸飞了。
**第一轮：HR探底**
这不，先来了个HR电话摸底。这一轮就是常规操作，聊聊背景、工作经验啥的，感觉就像是GPU里的空闲时钟周期，没啥负担。我本以为这只是热身，没想到后面是直接丢给我一个核弹级的挑战。HR倒是很nice，随便问了几句就给我推进到技术面试了。
**第二轮：数字设计基础（摸摸良心，你真会算吗？）**
上来就是硬核电路设计问题，直接问我：“设计一个高效的浮点运算单元应该怎么做？” 我内心狂喊“老铁饶命啊！” 但表面必须装作淡定。开始复习自己几年前的教材，想起一些基础电路设计的套路，扯了一堆流水线优化、并行计算、延迟掩盖之类的高大上词汇。结果面试官不动声色地问了个关于功耗优化的问题。我脑袋一片空白，只能硬着头皮讲了讲动态电压缩放。
面试官表情不变，我猜他可能是GPU一样有个“冷却模式”。
**第三轮：Verilog之死（写码跟debug一个道理）**
接下来到了传说中的Verilog环节，直接要求我用Verilog写个模块。我想，写Verilog嘛，简单，结果发现这题远比我想象的复杂。面试官出题的速度跟英伟达的GPU渲染帧数一样快，我还在琢磨着代码的逻辑呢，他已经开始问我：“你这边时钟域交互怎么处理？” 我心想：“我就处理个寂寞吧。” 赶紧敲了几行代码，但总感觉不对。
代码还没敲完呢，面试官冷不丁补了句：“别忘了考虑延迟和竞争条件哦。” 我瞬间脑袋短路，心态直接GG。
**第四轮：GPU架构设计（这简直是高配版乐高拼图）**
架构设计环节可以说是这次面试的终极大boss。面试官一上来就问：“如果让你设计一款下一代高效能的GPU，如何确保它在并行计算任务中的高吞吐量？”
我当时就像个小学生突然被问高数题一样懵逼。开始讲一堆关于SM（流处理器）架构的东西，什么warp调度、共享内存、线程分配，脑子里全是我之前看过的英伟达白皮书。面试官时不时点头，我心里偷着乐，觉得这波稳了。然后他突然问：“那你如何减少线程间通信的开销？”
我差点一口水喷出来，继续胡扯什么减少内存带宽占用、优化访存模式之类的术语。能扯的都扯了，最后他看着我笑了笑，估计是看穿了我在“GPU编故事模式”中苦苦挣扎。
**第五轮：电路验证（能不能过？看你debug水平了）**
终于到了电路验证的环节。说实话，这一轮我是真心慌，因为这是关于怎么确保整个设计在各个边界条件下都能正确工作。我被问到如何在极限工况下对设计进行验证。这个问题就像debug死循环代码一样难缠。我扯了扯随机测试和覆盖率的事情，但面试官突然来了个“那你怎么考虑功耗模型？”
“功耗？” 我瞬间被打懵，赶紧给他编了一套省电模式的故事，顺便再扯点温度管理啥的。结果人家来了句：“不错，但再详细一点？” 我这时彻底脑袋短路，只能干笑。
**总结：面试后遗症依旧**
整个过程下来，我感觉自己就像个在GPU架构上跑错指令的线程，被面试官各种调度，还时不时被上下文切换搞崩溃。最后出门时我感觉自己已经虚脱，就差没有直接蓝屏了。
不过吧，虽然体验堪比过山车，但我学到了很多新的“GPU吹牛技巧”。结果呢，还在等HR回信。面试过程就像挖矿一样，虽然矿没挖出来，但也是一次锻炼心脏的体验。
各位码农们，愿我们都能在下一次面试中不卡bug，不掉帧，顺利上线！