1. 面试官：请详细描述模型部署和推理之间的关系，以及优化推理流程的重要性。

2. 面试官：介绍一种高效的模型并行加速方法，以及该方法在推理任务中的应用。

3. 面试官：如何利用深度学习模型中的稀疏性来优化推理过程？请举例说明。

4. 面试官：谈谈模型量化在推理加速中的作用和影响，以及如何应对量化带来的精度损失。

5. 面试官：探讨模型压缩技术在推理任务中的应用，并说明压缩算法对模型推理速度的影响。

6. 面试官：描述一种可以实现模型推理动态决策优化的方法，并说明其实现原理和效果。

7. 面试官：分析模型在线推理与离线推理的异同，以及针对在线推理场景的优化策略。

8. 面试官：介绍一种适用于移动端的模型推理优化技术，讨论在移动端部署中的具体应用场景和效果。

9. 面试官：针对异构计算环境，设计一种模型推理的跨设备协同加速方法，并说明其适用性和优势。

10. 面试官：讨论模型推理中的内存优化策略，包括内存碎片整理和内存重用等方面的技术手段。