forked from metax-maca/op_optimization
<docs>(flashinfer): 优化本地链接逻辑, 图片链接命名格式统一化
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MaseChen
parent
02e882722b
commit
bbeb9a860c
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@ -84,7 +84,7 @@
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1. 左侧边栏进入 “算力容器”，点击右上角 “租用算力”，在新打开页面中的筛选选项中选择 “沐曦”，选择可租的 GPU 点击 “立即租用”。建议优先选择 16GB / 32GB 显存；
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2. 进入 “创建实例” 页面，确认计费方式为 “按量收费”，预装镜像选择：基础镜像 - **PyTorch-Agent / 2.8.0 / Python 3.12 / maca 3.7.2.1**，点击下一步；
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@ -126,7 +126,7 @@
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> 此部分内容以教程 [模力方舟快速使用SOP](https://www.gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization/tree/master/%E6%A8%A1%E5%8A%9B%E6%96%B9%E8%88%9F%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%BD%BF%E7%94%A8SOP.md) 为准
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> 此部分内容以教程 [模力方舟快速使用SOP](../模力方舟快速使用SOP.md) 为准
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#### 4.1.4 深度学习环境配置
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@ -161,7 +161,7 @@ which mxcc && mxcc --version || echo "mxcc 未找到，请确认 MACA 工具链
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| 问题 | 解决方法 |
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| `mxcc: command not found` | MACA 工具链未安装或 `PATH` 未配置，检查镜像是否预装或参考 [模力方舟快速使用SOP](https://www.gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization) |
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| `mxcc: command not found` | MACA 工具链未安装或 `PATH` 未配置，检查镜像是否预装或参考 [模力方舟快速使用SOP](../模力方舟快速使用SOP.md) |
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### 4.2 工具准备
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@ -171,7 +171,7 @@ which mxcc && mxcc --version || echo "mxcc 未找到，请确认 MACA 工具链
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- 已确认 Agent 可以正常调用模型。
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配置过程可参考 [模力方舟Agent部署准备教程](https://www.gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization/tree/master/%E5%9F%BA%E4%BA%8EAI%20Agent%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%8C%83%E5%BC%8F%E7%9A%84%E5%9B%BD%E4%BA%A7GPU%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E7%AE%97%E5%AD%90%E5%BA%93%E4%BC%98%E5%8C%96%2F%E6%A8%A1%E5%8A%9B%E6%96%B9%E8%88%9FAgent%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%87%86%E5%A4%87%E6%95%99%E7%A8%8B.md)。
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配置过程可参考 [模力方舟Agent部署准备教程](模力方舟Agent部署准备教程.md)。
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**以配置 OpenCode 为例**
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@ -256,7 +256,7 @@ XPU-OJ 账号由组委会统一发放，参赛者无需自行注册。
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**操作：** 进入 Terminal 检查 GPU、Python、编译工具和依赖版本。
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**命令示例：**
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@ -281,21 +281,21 @@ pip install pandas
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- `mx-smi` 显示沐曦 GPU 信息
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- Python 环境正常
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- `torch.cuda.is_available()` 返回 `True`
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- 所有依赖版本符合要求
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**常见问题：**
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@ -308,7 +308,7 @@ pip install pandas
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#### Step 2：进入项目目录
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**目标：** 进入本模块所需的源码目录 [benchmark](https://www.gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization/tree/master/%E5%9F%BA%E4%BA%8EAI%20Agent%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%8C%83%E5%BC%8F%E7%9A%84%E5%9B%BD%E4%BA%A7GPU%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E7%AE%97%E5%AD%90%E5%BA%93%E4%BC%98%E5%8C%96%2Foperator_task_package%2Fflashinfer_task_package%2Fbenchmark)。
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**目标：** 进入本模块所需的源码目录 [benchmark](operator_task_package/flashinfer_task_package/benchmark)。
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1. 克隆代码仓库
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@ -480,7 +480,7 @@ FlashInfer 方向包含 **4 个可选算子题目**，每个对应独立的 benc
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**每个子题的接口参数、数据范围和精度要求以对应 XPU-OJ 题包为准。** 下文以题目 **20001 Flashinfer Ragged Prefill** 为例演示从 benchmark 到 XPU-OJ 提交的完整流程。
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题目的更多信息可参考 [20001 Flashinfer Ragged Prefill 题目说明](https://www.gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization/tree/master/%E5%9F%BA%E4%BA%8EAI%20Agent%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%8C%83%E5%BC%8F%E7%9A%84%E5%9B%BD%E4%BA%A7GPU%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E7%AE%97%E5%AD%90%E5%BA%93%E4%BC%98%E5%8C%96%2Foperator_task_package%2Fflashinfer_task_package%2Fxpuoj_problem%2Fproblem_20001%2Fzh_CN)。
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题目的更多信息可参考 [20001 Flashinfer Ragged Prefill 题目说明](operator_task_package/flashinfer_task_package/xpuoj_problem/problem_20001/zh_CN)。
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#### Step 6：理解 XPU-OJ 评测接口与精度要求
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**目标：** 明确 Benchmark 与最终评测提交之间的关系，理解选手需要实现的内容。
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@ -608,16 +608,20 @@ FlashInfer 方向包含 **4 个可选算子题目**，每个对应独立的 benc
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使用组委会统一发放的账号登录 XPU-OJ，并进入对应赛题页面。
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1. 打开 [XPU-OJ](https://xpuoj.com/) 平台，使用组委会统一发放的账号和初始密码登录 **【后续发布】**；
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2. 登录后进入比赛 / 题目列表页面；
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3. 找到对应题目，例如 `20001 FlashInfer Ragged Prefill`；
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4. 点击进入题目详情页，查看题目描述、接口约定、数据范围和提交入口。
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#### Step 8：提交 OJ 冒烟代码
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**目标**：完成一次最小提交，确认 OJ 提交链路、语言环境和 `run_kernel(...)` 接口可用。
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@ -1326,11 +1330,11 @@ FlashInfer 方向包含 **4 个可选算子题目**，每个对应独立的 benc
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4. 点击提交，等待评测结果返回；
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评测时间与题目测试点数量、队列状态和平台负载有关，通常需要等待**数十秒到数分钟**，以平台实际返回为准。
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**OJ 评测流程**：
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@ -1360,7 +1364,7 @@ FlashInfer 方向包含 **4 个可选算子题目**，每个对应独立的 benc
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提交后，OJ 平台对每个测试用例独立评测并返回结果。以下是一份优化后的真实评测输出（来自 20001 FlashInfer Ragged Prefill 第 1 个测试点）：
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Testcase #1
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