各位老师好！

这是CPP面试冲刺周刊 （c++ weekly） 陪你一起快速冲击大厂面试 第7期

周刊目标：

• 不是成为C++专家，而是成为C++面试专家

本期内容：

• constexpr、内联函数、编译期元编程

在高性能 AI 推理引擎中，我们面对的挑战是：

• 任务调度复杂：成百上千的推理请求，需要同时调度 GPU、CPU、异步 I/O

• 数据流高吞吐：输入张量、输出张量频繁传递，拷贝代价巨大

• 延迟敏感：毫秒级甚至微秒级延迟都会影响用户体验

传统方法：

• 线程池：每个请求一个线程 → 线程切换开销高

• 回调地狱：异步 I/O + GPU kernel → 代码复杂难维护

C++20 协程（coroutine） 的出现，让这些问题迎刃而解。

一、协程是什么

协程是一种用户态轻量级任务，可以：

• 挂起：执行到某个点暂停，保存当前栈信息

• 恢复：以后再恢复执行，不占用线程

区别于线程：

| 特性 | 线程 | 协程 |

| —- | ———— | ———— |

| 调度成本 | 内核线程切换开销高 | 用户态切换，开销极低 |

| 内存占用 | 栈固定大小，通常 1MB | 栈帧按需生成，内存小 |

| 异步编程 | 回调或 futures | 可以像同步一样写异步逻辑 |

C++20 核心关键字：

• co_await：挂起协程，等待结果

• co_yield：生成器，逐步返回值

• co_return：返回协程结果

二、任务调度应用

在 AI 推理引擎里，一个典型场景是 GPU 推理：

1. CPU 收集请求 → 调度到 GPU

2. GPU 执行推理 → 生成输出

3. CPU 处理结果 → 返回给客户端

传统线程池需要：

• 大量线程 → 上下文切换

• 线程阻塞 → GPU 空闲率低

使用协程：

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task<float> infer(InputTensor input) {

// 将任务挂起到 GPU 队列

auto result = co_await gpu_scheduler.schedule(input);

// 返回推理结果

co_return result;

}

特点：

• 挂起协程，不占用线程

• GPU 执行期间 CPU 可以处理其他请求

• 多任务调度逻辑像写同步代码一样清晰

零拷贝数据流

AI 推理通常涉及大张量（MB~GB 级别）：

• 如果每次都拷贝 → 内存带宽成为瓶颈

• 协程配合 移动语义 + 内存池 可以实现零拷贝：

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task<Tensor> preprocess(Tensor&& input) {

Tensor buf = co_await memory_pool.acquire(input.size());

buf = std::move(input); // 零拷贝转移

co_return buf;

}

• Tensor 可以包含 GPU/CPU 共享内存指针

• co_await 可以挂起协程等待内存池可用

• 数据不拷贝，只移动指针 → 高吞吐

三、协程底层原理

C++20 协程的核心是 编译器生成状态机：

1. 编译器将协程函数 拆分成多个阶段

2. 每个 co_await / co_yield 对应一个挂起点

3. 状态机存储局部变量和挂起点信息

4. 协程句柄 (std::coroutine_handle) 可以恢复执行

效果：

• 不需要线程切换 → 用户态调度

• 内存占用低 → 栈帧按需生成

• 支持复杂异步依赖链 → 代码像写同步一样

四、在 AI 推理引擎的应用案例

| 场景 | 问题 | 协程解决方案 |

| ————— | ————- | ————————– |

| GPU 推理任务队列 | 线程阻塞，CPU 空闲浪费 | 协程挂起等待 GPU 完成，CPU 并发调度其他任务 |

| 数据预处理 / 后处理 | 张量拷贝占用带宽 | 移动语义 + 内存池实现零拷贝 |

| 异步 I/O 请求 | 回调地狱，逻辑复杂 | 协程顺序写法，易读易维护 |

| 批处理请求（batching） | 等待所有请求凑满批次再执行 | co_await 等待条件满足，统一调度 |

示例：协程批处理 GPU 推理

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task<void> batch_infer(std::vector<Tensor>& inputs) {

auto batch = co_await batcher.wait_for_full_batch(inputs);

auto result = co_await gpu_scheduler.schedule(batch);

co_return process(result);

}

• 协程挂起直到批次满 → CPU 不阻塞

• GPU 执行期间 CPU 可以处理其他协程

• 零拷贝传递输入输出张量 → 高吞吐低延迟

五、协程优势总结

1. 轻量级任务调度

• 不用大量线程，减少上下文切换开销

2. 顺序风格异步编程

• 异步逻辑像写同步代码一样自然

3. 零拷贝数据流

• 移动语义 + 内存池 + 协程挂起，实现高性能数据传递

4. 高吞吐低延迟

• CPU/GPU/IO 并行利用，任务挂起不阻塞线程

六、注意事项

• 协程栈帧大小虽然小，但协程过多仍可能占用内存

• 异步异常处理需要用 co_return / try/catch 包装

• GPU 数据传递需要注意 同步和内存一致性

七、参考来源

1. C++20 Standard – Coroutines

2. CppCoro Library

3. NVIDIA TensorRT 异步执行优化实践

4. 《C++20 Coroutine 深入浅出》博客系列

5. TiDB / Ceph 异步调度源码参考

面试准备心得

曾经有一个让我心跳加速的岗位放在我面前，
我没有珍惜。
等到别人拿到 offer 的那一刻，
我才追悔莫及！

人世间，最痛苦的事情，
不是没钱吃饭，
也不是没房没车，
而是——错过了那个能让我逆天改命的机会！

如果上天再给我一次机会，
我一定会对那个岗位说三个字：
“我要你！”

如果非要在这份“心动”上加一个期限，
一万年太久了……
我只想要——21天！

你可能面临两种选择

① 犹豫不前：准备到天荒地老

“这个岗位太难了，我先准备一下吧。”
于是你准备1天、1周、1个月、1年……
等再回头，3年就这样过去了。

• 每天忙着搬砖，没时间系统复习
• 每次想起要准备，又感觉心里没底
• 面试知识点更新太快，拿着旧地图找新机会 最后，错过了一次又一次心动的岗位。

② 盲目回答：机会就在眼前，却抓不住

终于等来一场面试，
你觉得问题很简单，张口就答，
结果用“几千元思维”回答“百万年薪岗位”。

• 面试官问到C++底层实现，答不上来
• 设计题说到高并发架构，没实战经验
• 一紧张，连项目里真实做过的东西都讲不清

一次面试失利，也许就意味着和理想岗位失之交臂。

更残酷的是

在你犹豫的这几年里，
找工作的成本越来越高：

• 一个部门、一个领导，可能坚持一年就被解散
• 一个项目，可能在10年、20年后，
  曾经复杂的业务规则、先进的架构，早已被淘汰
• 市场上新的技术和面试要求，每年都在不断升级

等你回过头来，发现不仅机会没了，
连准备的方向都变了。

不是让你成为C++专家， 而是让你成为C++面试专家。

不是让你疯狂学习新知识， 而是帮你重新整理已有知识，
让你的能力与面试题精准对齐。

因为，21天就够了，
足够让我火力全开，

• 一边补齐 C++ 知识点，
• 一边刷爆经典面试题，
• 一边撸穿开源项目，
• 让自己变得不可替代！

核心方法论：

让你学到每个 c++知识，都关联一个经典面试，并对对应开源项目实践

• 系统备战
  每天 20~30 分钟，聚焦 C++ 核心知识，
  三周时间完成高效梳理。

• 经典面试题
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• 开源项目实践
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  不背答案，而是用实践打动面试官。

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  还原真实面试场景，
  帮你学会“怎么说服面试官”。

• 三周后，面对面试官，你能自信说出：
  *“问吧，准备好了。”

最动人的作品，为自己而写，刚刚好打动别人

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抬头看天：走暗路、耕瘦田、进窄门、见微光

• 不要给自己这样假设：别人完成就等着自己完成了，大家都在一个集团，一个公司，分工不同，不，这个懒惰表现，这个逃避问题表现。
• 别人不这么假设，至少本月绩效上不会写成自己的，至少晋升不是你，裁员淘汰就是你。
• 目标：在跨越最后一道坎，拿百万年薪，进大厂。