1. 面试官：请解释什么是TensorFlow GPU支持配置，以及为什么它对深度学习任务如此重要？

2. 面试官：谈谈您对TensorFlow GPU加速的理解，以及它在训练和推断过程中的优势是什么？

3. 面试官：如何在TensorFlow中配置多个GPU进行并行训练？请描述详细的配置步骤和可能遇到的挑战。

4. 面试官：TensorFlow中的GPU Memory管理是如何工作的？请解释GPU Memory的分配、释放和共享机制。

5. 面试官：解释TensorFlow中的数据并行和模型并行，以及它们在分布式训练中的应用和优势。

6. 面试官：描述TensorFlow中各种GPU优化技术，如Mixed Precision、TensorRT等，以及它们在提升训练效率中的作用。

7. 面试官：TensorFlow中的XLA（Accelerated Linear Algebra）是如何优化GPU加速的？请详细解释XLA的原理和工作方式。

8. 面试官：如何调试和优化TensorFlow中的GPU代码？请分享您的经验和技巧。

9. 面试官：谈谈您对TensorFlow中的Distributed TensorFlow的理解，包括其在多GPU和多服务器集群中的应用。

10. 面试官：如何使用TensorFlow Profiler来分析和优化GPU性能？请描述您在实际项目中使用Profiler的经验和效果。