这是阿里云四面（总监面）的覆盘，一如二面的遭遇（别问，一问就是凉经-^-），却不知道能否有二面的好运气了。。。
这次的面试不长，只有50min，实在是被问题狂轰乱炸得不要不要的…
下面是这次面试内容的重难点：
- 分布式系统：如何使用分布式技术加快训练深度学习模型？调度器如何设计？
加快DL模型训练过程具有很高的现实意义，可以从数据与模型以及分布式训练三个大方面考虑：数据方面，考虑样本下采样与特征下采样；模型方面，可以考虑减小复杂度，如模型压缩（剪枝）的方法；分布式技术方面，pytorch框架提供了分布式训练的接口（nn.distributedataparallel）。另外混合精度训练技术也可以加快DL模型的训练过程。
参考资料：
PyTorch分布式训练简明教程
All Reduce
混合精度训练-Pytorch - 进程管理（OS）：进程、线程和协程的联系与区别？进程调度策略？进程切换的实现细节是怎么样的？
结语
虽然我投的是算法岗，但是前辈并没有问算法细节，反而是通过你叙述项目的时候，找到需求点（比如：如何在大数据情况下，缩短DL模型训练时间），从而迁移到他所熟悉的领域（分布式存储与计算）。所以，可以知道了解目标部门的核心技术应该是这一面的突破点。
如果觉得不错，请素质三连哈~~
有疑问，欢迎评论、共同探讨-v-