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# GPU 高性能并行计算算法优化竞赛
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## 📝 参赛指南
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### 实现位置
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参赛者需要在以下文件中替换Thrust实现：
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- `reduce_sum_algorithm.maca` - 替换Thrust归约求和
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- `sort_pair_algorithm.maca` - 替换Thrust稳定排序
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- `topk_pair_algorithm.maca` - 替换Thrust TopK选择
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### 算法要求
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见competition_parallel_algorithms.md
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## 📊 性能评测
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### 测试流程
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1. **Warmup**: 5次预热运行
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2. **Benchmark**: 10次正式测试取平均
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3. **数据规模**: 1M, 128M, 512M, 1G elements
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4. **评估指标**: 吞吐量(G/s)
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### 性能指标计算
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#### ReduceSum
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- **数据类型**: float → float
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- **吞吐量**: elements / time(s) / 1e9 (G/s)
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#### SortPair
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- **数据类型**: <float, uint32_t>
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- **吞吐量**: elements / time(s) / 1e9 (G/s)
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#### TopkPair
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- **数据类型**: <float, uint32_t>
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- **吞吐量**: elements / time(s) / 1e9 (G/s)
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### 性能结果文件
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每个算法会生成详细的YAML性能分析文件：
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- `reduce_sum_performance.yaml` - ReduceSum性能数据
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- `sort_pair_performance.yaml` - SortPair性能数据
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- `topk_pair_performance.yaml` - TopkPair性能数据
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这些文件包含：
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- 算法信息和数据类型
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- 计算公式说明
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- 各数据规模的详细性能数据
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- 升序/降序分别统计（适用时）
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## 📁 提交内容结构
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├── run.sh # 统一编译和运行脚本（默认编译+运行所有算法）
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├── competition_parallel_algorithms.md # 详细题目说明
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│── reduce_sum_algorithm.maca # 1. ReduceSum测试程序
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│── sort_pair_algorithm.maca # 2. SortPair测试程序
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│── topk_pair_algorithm.maca # 3. TopkPair测试程序
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├── utils/ # 工具文件
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│ ├── test_utils.h # 测试工具和CPU参考实现
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│ ├── yaml_reporter.h # YAML性能报告生成器
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│ └── performance_utils.h # 性能测试工具
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├── reduce_sum_results.yaml #ReduceSum性能数据
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├── sort_pair_results.yaml #替换Thrust稳定排序
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└── topk_pair_results.yaml #TopkPair性能数据
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```
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## 🔧 开发工具
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### 编译选项
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```bash
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# 默认编译命令
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mxcc -O3 -std=c++17 --extended-lambda -Isrc
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### 自动化测试
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```bash
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# 查看所有选项
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./build.sh --help
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# 运行所有测试并生成YAML报告
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./build.sh --run_all
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### 环境变量配置
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| 变量 | 默认值 | 说明 |
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|--------|--------|------|
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| `COMPILER` | `mxcc` | CUDA编译器路径 |
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| `COMPILER_FLAGS` | `-O3 -std=c++17 --extended-lambda` | 编译标志 |
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| `HEADER_DIR` | `utils` | 头文件目录 |
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| `BUILD_DIR` | `build` | 构建输出目录 |
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### 调试模式
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## 📋 提交清单
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在提交前请确保：
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- [ ] 所有算法通过正确性测试
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- [ ] 性能测试可以正常运行
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- [ ] 代码注释清晰，说明优化策略
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- [ ] 无内存泄漏或运行时错误
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- [ ] 生成完整测试报告
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- [ ] 在函数实现注释中说明创新点
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# 提交时包含以下文件
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# - final_results/reduce_sum_results.yaml
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# - final_results/sort_pair_results.yaml
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# - final_results/topk_pair_results.yaml
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```
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## 🤝 技术支持
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如有技术问题，请：
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1. 查看详细错误信息和GPU状态
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2. 确认环境配置正确
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3. 检查内存使用是否超限
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4. 验证算法逻辑和数据类型
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**祝您在竞赛中取得优异成绩！** 🏆
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