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第一期S1 评测数据集生成挑战赛（GPUCodeForces） FAQ
Q1：数据集主题是否太过宽泛？是否需要增加特定限制条件来帮助参赛者聚焦某一领域下研究？
A1：不做限制，看重性能。
经典计算密集型任务
- 矩阵乘法（GEMM）
- 卷积（Convolution）
- 快速傅里叶变换（FFT）
- 排序（Sorting）
- 规约（Reduction）
- 扫描（Scan）
图像/视觉处理任务
- 图像滤波（高斯模糊、边缘检测）
- 图像变形（Warping）
- 光流计算
新兴或特定领域任务
- MoE（Mixture of Experts）中的专家路由
- 稀疏矩阵运算
- 图神经网络中的聚合操作
深度学习常见算子
- LayerNorm / BatchNorm
- Softmax / LogSoftmax
- Attention 机制（Self-Attention, Cross-Attention）
- 激活函数（如 Swish, GELU）
- 损失函数（如 CrossEntropy）
Q2：JSON文件的格式似乎没有明确规定？如下能有一个直观的输出例子会更好
A2：提交可运行目录即可，无需特定格式json，如下：
{
"task_name": "matrix_multiplication",
"description": "...",
"input_generator": "code snippet or function name",
"gt_generator": "code snippet or function name",
"metrics": ["time", "throughput", "bandwidth"],
"prompt": "Optional prompt for LLM"
}