场景：线上实时风控，每条请求是一条长度 300 的行为序列（每步 64 维），要求单条推理 P99 < 20ms，只能部署一张 T4，线上 batch=1（请求串行到达但必须低延迟）。候选方案：(A) 2 层 LSTM，hidden=256；(B) 2 层 GRU，hidden=256；(C) 因果膨胀卷积（dilation=1,2,4,...,128，kernel=3，约 8 层）。请给出你的选型，并估算 A/B 在这个延迟预算下能不能达标、为什么。如果实际必须用 RNN，你会怎么改？

面试官在考什么

判断候选人能否把「RNN 逐时间步串行」这一结构特性，与 batch=1 低延迟、kernel launch/访存瓶颈、cuDNN 实现细节联系起来做量化选型，而不是背 LSTM 与 GRU 的优缺点对比。

RNN/LSTM/GRU

回答框架 · 前两步

1. 序列 300 步逐时间步串行、且 batch=1，GPU 利用率极低，kernel launch 和访存是主要开销，不能用 FLOPs 估延迟；单步即使只要 0.01ms，累计也会逼近甚至超过 20ms 的 P99 预算。
2. 量级估算：LSTM 单步约 4×(64+256)×256×2 ≈ 0.65 MFLOP，2 层 × 300 步约 400 MFLOP，T4 算力绰绰有余——瓶颈根本不在算力，在串行性和访存。

延伸阅读

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