這是阿里雲四面（總監面）的覆盤，一如二面的遭遇（別問，一問就是涼經-^-），卻不知道能否有二面的好運氣了。。。
這次的面試不長，只有50min，實在是被問題狂轟亂炸得不要不要的…
下面是這次面試內容的重難點：
- 分佈式系統：如何使用分佈式技術加快訓練深度學習模型？調度器如何設計？
加快DL模型訓練過程具有很高的現實意義，可以從數據與模型以及分佈式訓練三個大方面考慮：數據方面，考慮樣本下采樣與特徵下采樣；模型方面，可以考慮減小複雜度，如模型壓縮（剪枝）的方法；分佈式技術方面，pytorch框架提供了分佈式訓練的接口（nn.distributedataparallel）。另外混合精度訓練技術也可以加快DL模型的訓練過程。
參考資料：
PyTorch分佈式訓練簡明教程
All Reduce
混合精度訓練-Pytorch - 進程管理（OS）：進程、線程和協程的聯繫與區別？進程調度策略？進程切換的實現細節是怎麼樣的？
結語
雖然我投的是算法崗，但是前輩並沒有問算法細節，反而是通過你敘述項目的時候，找到需求點（比如：如何在大數據情況下，縮短DL模型訓練時間），從而遷移到他所熟悉的領域（分佈式存儲與計算）。所以，可以知道了解目標部門的核心技術應該是這一面的突破點。
如果覺得不錯，請素質三連哈~~
有疑問，歡迎評論、共同探討-v-