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docs: add tilelang_task
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03cf294a8b
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README.md
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@ -135,15 +135,15 @@ cd S1/3
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## 📈 评分机制
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每次合并的提交会按以下规则评分：
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每次合并的提交会按以下规则评分,[mcTileLang](https://gitee.com/metax-maca/mcTileLang)详见[mcTilelang](docs/Tilelang/TileLang.md)：
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### 🎯 基础得分（Level）：
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| 等级 | 内容描述 | 分值 |
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|------|----------|------|
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| Level 1 | 优化一个 PyTorch / Paddle 算子 | 5 分 |
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| Level 2 | 融合优化 2~9 个算子 | 10 分 |
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| Level 3 | 含 MMA（多维矩阵乘）融合算子 | 50 分 |
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| Level 4 | 用于大模型推理的复杂融合算子 | 50 分 |
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| Level 1 | 优化一个 PyTorch / Paddle 算子/验证[mcTileLang](https://gitee.com/metax-maca/mcTileLang)的docs文件夹下的文档已有的文档并提交验证结果的截图到对应的issue| 5 分 |
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| Level 2 | 融合优化 2~9 个算子/迁移[mcTileLang](https://gitee.com/metax-maca/mcTileLang)的docs文件夹下的文档已有的与cuda相关的文档到maca，并给对应的文档提交PR | 10 分 |
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| Level 3 | 为[mcTileLang](https://gitee.com/metax-maca/mcTileLang)的docs/deeplearning_operators文件夹下未编写文档的算子提交算子解读的PR/补充和修复已有文档 | 20 分 |
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| Level 4 | 含 MMA（多维矩阵乘）融合算子/用于大模型推理的复杂融合算子/给开源仓库[mcTileLang](https://gitee.com/metax-maca/mcTileLang)提交example文件夹下的代码PR | 50 分 |
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| 合并至MACA开源项目仓库的每个PR | 参考：[mcTVM](https://github.com/metax-maca/mcTVM),[mcTileLang](https://gitee.com/metax-maca/mcTileLang) | 50 分 |
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> 注释事项，非AI Infra组下的项目PR需在赛题Issue中提供合并记录，并确保和参赛时使用邮箱一致的提交邮箱方为有效。
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@ -0,0 +1,67 @@
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# mcTileLang 算子任务文档（按 Level 分级）
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## 一、前置说明
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1. 文档参考：所有任务需遵循 mcTileLang 现有文档格式（可参考 `docs/deeplearning_operators` 下的 `matmul.md`、`elementwise.md`）。
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2. 提交要求：所有交付物需提交至 mcTileLang 仓库（Gitee 地址：https://gitee.com/metax-maca/mcTileLang ），PR 需标注“Level X 任务提交”，Issue 需关联对应任务模块。
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## 二、Level 1：基础验证类（5分）
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### 核心目标
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熟悉 mc_tilelang 基础功能，验证现有文档的可复现性。
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### 任务内容（二选一即可）
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1. **算子文档验证**
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- 选择 1 个已完成的算子文档（`matmul.md`/`elementwise.md`/`deepseek_mla.md`/`gemv.md`），按文档中的“使用示例”编写代码，确保能成功运行。
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- 记录运行过程中的关键日志（如算子执行时间、输出结果），截图证明代码可复现，将截图提交至对应算子文档的 Gitee Issue（需注明“Level 1 验证”）。
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2. **教程文档验证**
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- 选择 1 个已完成的教程文档（`auto_tuning.md`/`debug_tools_for_tilelang.md`），按教程步骤操作（如 Auto-Tuning 参数配置、Debug 工具调用）。
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- 记录操作中发现的问题（如缺失的依赖包、步骤描述模糊点），补充完整操作流程后，将“验证结果+补充建议+操作截图”提交至教程文档的 Gitee Issue。
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## 三、Level 2：迁移优化类（10分）
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### 核心目标
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完成 CUDA 相关文档向 MACA 适配，实现补充算子说明文档。
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### 任务内容（二选一或任选组合即可）
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1. **文档迁移：CUDA 内容适配 MACA**
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- 选择 1 个已完成的算子文档（如 `matmul.md`/`elementwise.md`），若文档中包含 CUDA 相关描述（如 CUDA 核函数、线程块配置），将其迁移为 MACA 编程对应的逻辑。
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- 迁移要求：明确 CUDA 语法与 MACA 语法的映射关系,补充 MACA 版本后提交迁移后的文档 PR 至 `docs/deeplearning_operators`。
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2. **教程迁移：MACA环境迁移**
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- 选择在cuda环境上进行解释和说明的文档，将其在maca环境下进行同样的操作并将需要补充和说明的内容提交PR到对应的文档（如 `Installation.md`。
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## 四、Level 3：文档开发类（20分）
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### 核心目标
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编写未完成的算子文档，补充已有文档的 MACA 深度解析。
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### 任务内容（二选一，需独立完成核心模块）
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1. **未完成文档编写**
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- 如从 5 个未编写的算子中选择 1个（`convolution.md`/`flash_attention.md`/`flash_linear_attention.md`/`matmul_dequant.md`/`tmac_gpu.md`），按与其他已有的算子文档结构编写文档：
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- 算子功能：说明算子的应用场景（如卷积算子用于图像特征提取）、核心计算逻辑；
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- 接口参数：列出输入（如输入张量形状、数据类型）、输出（如输出张量维度）、可选参数（如卷积核大小、步长）；
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- 使用示例：编写 mc_tilelang 调用代码（需基于 MACA 环境），包含数据构造、算子调用、结果验证；
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- 性能说明：标注算子在指定设备（如 GPU 型号）下的推荐参数配置。
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- 交付物：编写完成的算子文档，提交 PR 至 `docs/deeplearning_operators`。
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2. **已有文档 MACA 解析补充**
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- 选择 1 个已完成的算子文档（如 `matmul.md`），新增“MACA 编程解析”章节：
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- 解析内容：包含算子的 MACA 内存布局设计（如张量的 `layout` 参数配置）、计算流程优化（如循环展开、数据分块）；
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- 代码示例：提供完整的 MACA 优化版算子代码（需包含注释），对比优化前后的性能差异。
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- 交付物：补充后的文档 PR，需附代码运行截图证明优化效果。
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## 五、Level 4：复杂开发类（50分）
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### 核心目标
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开发复杂融合算子或贡献示例代码，满足大模型推理等高阶需求。
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### 任务内容
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**example 文件夹代码贡献**
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- 为 `mcTileLang/examples` 文件夹新增其他算子的完整使用案例。
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- 案例要求：包含数据准备、算子调用、结果可视化（如打印特征图形状、注意力权重热力图）、性能分析代码，提交代码 PR 并附运行演示截图。
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## 六、交付物清单（按 Level 汇总）
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| Level | 必交交付物 | 可选交付物 |
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|-------|------------|------------|
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| 1 | 验证截图、Issue 提交记录 | 补充的操作步骤文档 |
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| 2 | 迁移后的文档 PR , 验证截图 | 详细 |
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| 3 | 未完成算子文档 PR / 补充 MACA 解析的文档 PR | 解析逻辑说明文档 |
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| 4 | example 代码 PR | 结果输出和验证的图片 |
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@ -65,7 +65,7 @@ python3 ./examples/quickstart.py
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## 三、生态贡献指南：邀您共建TileLang国产GPU生态
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为持续完善mcTileLang仓库功能、降低开发门槛，诚邀所有开发者参与贡献，重点欢迎**Issue反馈**与**Docs/Example类型PR**，具体指南如下：
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为持续完善mcTileLang仓库功能、降低开发门槛，诚邀所有开发者参与贡献，重点欢迎**Issue反馈**与**Docs/Example类型PR**，评分详见[Task](Task.md)具体指南如下：
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### 1. 积极反馈：提交Issue助力仓库优化
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当您遇到以下场景时，欢迎通过仓库“Issues”模块提交反馈，帮助团队定位问题、明确方向：
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