我最近拿到了 NVIDIA面试 机会。说实话，这场面试考的绝不只是写代码。准备的时候，我慢慢摸清了 2026 年 NVIDIA 面试的大致路数，也越来越确定，真正有用的从来不是死记硬背，而是把基础打牢，遇到问题能不能有条理地拆开分析，以及在压力下还能不能把自己的思路清楚地表达出来。
也正因为准备方式变了，我在每一轮里的状态都更稳了一些。不是说完全不紧张，而是更知道该怎么组织答案、怎么把自己的思考过程讲出来，所以整体发挥也自然从容了不少。
这次能顺利通过，我确实很感谢 Interview Aid 给我的帮助，所以把这份 NVIDIA 面试 题和我的面试经验整理出来分享给大家。面试的时候，如果身边像多了一个“隐形面试助手”，真的会轻松很多。要是你现在也在准备 NVIDIA，这篇内容就是我当时特别希望自己能早点看到的那种参考。
几点感受
我之前低估了 NVIDIA 对基础的考察深度。光是“知道这个概念”远远不够，很多时候还得继续往下讲清楚为什么。只要解释不到位，后面就很容易卡住。
编程本身不一定是最难的部分，真正拖慢我的，反而是一些基础不够扎实的地方，比如 NumPy、位运算这些。平时觉得只是小缺口，到了面试里就会被放大。
面试官其实会给提示，但前提是你得把自己的思路说出来。你一边想一边讲，对方才知道你卡在哪，也才有机会顺着你的思路往下引。要是一直沉默，基本上就只能自己硬扛。
还有一个很明显的感受是，考察范围真的很广。机器学习理论、系统理解、产品意识、编程能力，都会穿插着来，你得很快在不同语境之间切换。
有些题一开始看着并不难，甚至会让人觉得“这个我会”，但真正拉开差距的往往是后面的追问。表面只是入口，真正考的深度都藏在后面。
面试分享
BQ问题
我这次没有遇到那种特别重的、像 Amazon 那样连环追问的行为题，但还是问到了一些常见话题，比如：
- 如果和队友有分歧，你会怎么处理
- 你更喜欢什么样的团队和工作环境
- 为什么想转到这个岗位
Round 1：机器学习基础（45 分钟）
面试官基本没寒暄，直接就开始问。
梯度下降
问题：
- 解释一下它是怎么工作的
- 它能不能保证找到全局最优
- 什么样的损失函数曲面更容易保证收敛
我先从梯度下降的基本原理开始讲，也说明了它不一定总能找到全局最优。接着他继续追问，什么样的损失曲面更容易保证收敛，最后把我往凸函数这个方向带了过去。
之后，他开始问 SGD、全量批量和小批量 的区别。
SGD vs 全量批量 vs 小批量
问题：
- 各自的取舍是什么
- 哪一种更容易跳出局部最优
我一开始答得比较泛，他马上追问我方差到底会带来什么影响，让我说得更具体一点。后面又问到哪种方法更容易跳出局部最优，这时候我才真正意识到，SGD 的随机性本身就是它的优势之一。
最后一部分，他把话题转到了 泛化差距。
泛化差距
已知：g_population 和 g_train
问题：这种情况下你会选哪种优化方法
我最开始选的是全量批量。后来在他的引导下，我慢慢聊到了平坦极小值和尖锐极小值，也明白了为什么 batch size 更小的时候，模型往往泛化得更好。
Round 2：两轮 Coding
编程部分一共两轮，题目的风格和 NVIDIA 常见技术面试里的真实题目挺接近。
Coding 1
这一轮题型都算经典，但真放在面试的时间压力下，做起来并没有想象中那么轻松。
问题 1：Three Sum
面试官让我找出所有和为 0 的三元组。
我第一反应就是排序加双指针，这个方向本身没问题。真正拖慢我的是，我太早开始纠结各种边界情况，结果节奏一下就慢下来了。
Coding 2
题目：给一个有序整数数组，返回每个元素平方后的新数组，结果也要保持升序。
我先讲了双指针做法：从两端往中间比较绝对值，把较大的平方从结果数组末尾往前填。
后面面试官继续追问，问时间复杂度还能不能更优，空间复杂度还能不能再降。
面试卡壳怎么办？
很多同学其实不是不会，而是现场思路卡住 或者follow up 没准备到。
比如：算法题 follow up 推不下去，System design 不知道怎么展开，coding 写到一半思路断掉。这种情况下，如果咨询过Interview Aid，其实很多题是可以当场救回来的。像一些面试辅助服务会在关键节点给出提示，帮你把设计或算法继续推下去。
如果你也在准备 Anthropic / FAANG / Quant / Big Tech 面试，需要模拟面试或面试辅助，可以了解下Interview Aid的求职辅助服务，熟悉面试节奏，很多高强度 VO 其实是可以稳住的。