2025年AI芯片技术测试卷.docxVIP

2025年AI芯片技术测试卷.docx

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

2025年AI芯片技术测试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项不是传统冯·诺依曼架构在处理AI大规模并行计算时面临的主要瓶颈？

A.计算单元与内存单元之间的高速数据传输带宽不足

B.大量数据在存储器和计算单元之间反复传输导致的能量浪费

C.单个处理单元（CPU核心）的处理速度不够快

D.缺乏针对AI计算模型（如矩阵乘法）优化的硬件指令集

2.TPU（TensorProcessingUnit）相较于通用GPU在AI计算方面，其核心优势通常体现在：

人力资源管理师持证人

该用户很懒，什么也没介绍

领域认证该用户于2023年05月26日上传了人力资源管理师

更多 >