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 # GPUKernelContest
+# GPU 算子优化挑战赛
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+欢迎参加 **GPU 算子优化挑战赛** 🎯！  
+本比赛旨在通过优化深度学习框架中的核心计算模块，提升大模型的运行效率。在本仓库中，你可以提交你的优化代码、测试样例和使用说明。
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+## 🧠 比赛背景简介
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+随着大语言模型（LLM, 如 ChatGPT 等）的广泛使用，其在运行推理时对计算资源的要求越来越高，出现了所谓的 “三高” 问题：
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+- **高延迟**：响应慢
+- **高显存占用**：消耗大量显存
+- **高生态依赖**：对系统和软件依赖复杂
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+本次挑战赛正是为了解决这些问题，鼓励选手**优化 GPU 上的底层算子（即最基础的数学运算模块）**，提高模型推理效率。
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+## 🔧 挑战方向
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+本次挑战主要有两个技术方向：
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+### 1. Test Time Scaling 算子优化  
+- 对深度学习框架中的基础算子（如 PyTorch 或 PaddlePaddle 中的矩阵乘法）进行性能优化。
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+### 2. Gemm 内核极致优化  
+- **GEMM（General Matrix Multiplication）** 是大模型中的核心计算操作。  
+- 目标是对其内核（Kernel）进行精细调优，提高执行效率。
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+👉 **项目目标：在不更换硬件的前提下，让推理速度提升 30%！**
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+## 📥 如何参与提交？
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+### ✅ 参赛要求：
+- 提交内容必须可以在沐曦自研 GPU **曦云 C500** 上运行。
+- 所提交的优化代码将由主办方审核，**需成功合并（Merge）到官方 Gitee 仓库，才算有效提交。**
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+### 📦 提交内容包含：
+- 算子优化后的代码
+- 可运行的测试用例
+- 使用说明文档
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+## 📈 评分机制
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+每次提交会按以下规则评分：
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+### 🎯 基础得分（Level）：
+| 等级 | 内容描述 | 分值 |
+|------|----------|------|
+| Level 1 | 优化一个 PyTorch / Paddle 算子 | 5 分 |
+| Level 2 | 融合优化 2~9 个算子 | 10 分 |
+| Level 3 | 含 MMA（多维矩阵乘）融合算子 | 50 分 |
+| Level 4 | 用于大模型推理的复杂融合算子 | 50 分 |
+| 合并至沐曦正式项目仓库 | - | 50 分 |
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+### ✨ 加分项：
+| 内容 | 分值 |
+|------|------|
+| 代码规范、清晰 | +10 分 |
+| 性能优化明显 | +10 分 |
+| 记录优化过程、说明模型来源 | +20 分 |
+| 使用 LLM Prompt 自动生成代码及样例 | +20 分 |
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+## 🏅 排名规则
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+- 比赛周期：2 个月  
+- 排名按累计得分排序，取前 12 名！
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+若得分相同：
+1. 提交次数多者优先
+2. 提交时间早者优先
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+## 📚 官方参考项目仓库
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+你可以参考以下项目仓库，了解算子开发与提交格式：
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+- [FlashMLA](https://github.com/MetaX-MACA/FlashMLA)
+- [mcTVM](https://github.com/MetaX-MACA/mcTVM)
+- [mcEigen](https://github.com/MetaX-MACA/mcEigen)
+- [mcPytorch](https://github.com/MetaX-MACA/mcPytorch)
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+## 🖥️ 可用资源
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+- 沐曦曦云 **C500 GPU 单卡**（支持图形显示 + 性能评估）
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+## 💡 术语解释
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+- **算子（Operator）**：指深度学习框架中的基本计算模块，例如矩阵乘法、卷积等。
+- **GEMM**：全称 General Matrix Multiplication，一种用于矩阵计算的核心算法，是大模型中的基础运算。
+- **MMA**：Matrix Multiply-Accumulate，多维矩阵乘加运算，适用于复杂计算加速。
+- **LLM**：Large Language Model，大语言模型，如 GPT、BERT 等。
+- **推理（Inference）**：模型训练完成后，用来“预测”或“使用”的过程。
+- **Prompt**：用于引导大模型生成特定内容的输入提示词。
+- **PR（Pull Request）**：在 Git 仓库中提交你的修改请求，供维护者审查后合并。
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+## 📬 联系与帮助
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+如需帮助或有疑问，请联系主办方或在项目中发起 Issue。
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+祝你挑战顺利，优化出更快的大模型推理体验！🚀