From b8051d0f41398a5bdd6036c21d13f819a24c2b76 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: cory Date: Thu, 23 Jul 2026 11:04:12 +0800 Subject: [PATCH 1/3] docs: add competition FAQ --- FAQ.md | 369 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 369 insertions(+) create mode 100644 FAQ.md diff --git a/FAQ.md b/FAQ.md new file mode 100644 index 0000000..9070f3e --- /dev/null +++ b/FAQ.md @@ -0,0 +1,369 @@ +# 常见问题 FAQ + +> 最后整理：2026-07-23 + +本文档汇总沐曦“揭榜挂帅”两项赛题的常见问题。使用 `Ctrl+F`（Windows/Linux）或 `⌘F`（macOS）搜索关键词。 + +环境版本、评测配置、时间安排可能调整。请以仓库 README、XPU-OJ 公告、比赛群通知和容器中的实际版本为准。发现内容过期或未覆盖的问题，请[提交 Issue](https://gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization/issues)。 + +## 快速导航 + +- [重要入口与咨询方式](#entry)：XPU-OJ 开放情况、问题反馈渠道和赛事联系人。 +- [报名、组队与资格审核](#registration)：参赛资格、跨校组队、指导教师、材料盖章和审核流程。 +- [环境、镜像与算力资源](#environment)：比赛镜像、MACA 与 PyTorch 版本、开发工具、算力券和资源申请。 +- [XPU-OJ、提交与排行榜](#xpuoj)：账号申请、提交环境、测试样例、评测硬件和排名指标。 +- [赛题一：TileLang 与 Fused MoE](#track-one)：提交限制、算子实现、Baseline、性能优化和决赛加分规则。 +- [赛题二：AI Agent 与推理算子库](#track-two)：任务范围、Agent 参与证明、Baseline、测试参数和上游代码引用。 +- [评测规则与通用技术问题](#evaluation)：技术资料发布、正确性与稳定性要求，以及 FAQ 内容纠错。 + + + +## 重要入口与咨询方式 + + + +### ❓ 问题 1：XPU-OJ 平台是否已经上线？ + +**回答：** XPU-OJ 已开放。账号申领流程和使用指南见[赛事 XPU-OJ 账号申领说明](赛事XPUOJ账号申领说明.md)。 + + + +### ❓ 问题 2：两个赛题的联系人不同，遇到问题应该联系谁？ + +**回答：** 请先通过 [GitLink Issue](https://gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization/issues) 提问，维护者会把可复用的答案更新到本文档。比赛群用于接收赛事通知和临时信息。需要单独沟通时，请按对应比赛方案联系章老师或杨老师。 + + + +## 报名、组队与资格审核 + + + +### ❓ 问题 3：同一团队或个人可以同时参加两个赛题吗？ + +**回答：** 可以。同一团队或个人可以同时报名两个赛题。 + + + +### ❓ 问题 4：同一名学生可以报名不同赛道的不同赛题吗？ + +**回答：** 可以。赛事不统一限制学生报名不同赛道或不同赛题，但同一作品不得用相同核心技术内容重复申报不同赛题。 + + + +### ❓ 问题 5：本科应届毕业、尚未正式入学的研一新生可以报名吗？ + +**回答：** 可以。参赛者可联系原本科学校完成认证手续，并以本科生身份报名。 + + + +### ❓ 问题 6：参赛必须配备指导教师吗？ + +**回答：** 不强制。填写指导教师时，每支队伍可以设置 1 至 3 名指导教师。 + + + +### ❓ 问题 7：一名指导教师最多可以指导几支队伍？ + +**回答：** 赛事暂未设置统一的硬性上限。指导教师应根据可投入的时间控制队伍数量。 + + + +### ❓ 问题 8：跨校组队时，报名表应该由哪所学校盖章？ + +**回答：** 资格审批阶段，每名参赛者需到本人学校的校团委或院团委完成盖章确认。后续材料由团队牵头学生统一整理和提交。 + + + +### ❓ 问题 9：提交报名后还可以补充已盖章的报名表扫描件吗？ + +**回答：** 审核人员发现材料缺少盖章时，会退回申请。团队补齐材料后可以重新提交。尚未完成盖章的团队应先与学院、校团委或学校相关部门确认办理方式。 + + + +### ❓ 问题 10：资格审查材料应该加盖哪个部门的公章？ + +**回答：** 各高校的管理口径不同。教务处、学生处等学籍或学生管理部门通常可以办理，参赛团队应以本校校团委或相关管理部门的要求为准。 + + + +### ❓ 问题 11：学校未设校团委，可以用院系公章替代吗？ + +**回答：** 赛事原则上要求校级部门公章。学校未设校团委时，可以联系校级学工、双创或教务部门盖章，并提交情况说明。院系公章不能直接替代校级部门公章。 + + + +### ❓ 问题 12：学校无法配合盖章，可以用学籍证明替代吗？ + +**回答：** 不可以。参赛团队应使用报名系统导出的报名表，并按要求完成学校盖章。 + + + +### ❓ 问题 13：公示材料需要包含哪些内容？ + +**回答：** 请参考赛事工作群发布的参考文本，并按学校要求调整。跨校团队涉及的学校应分别在学校官网公示，公示渠道原则上使用学校官网。 + + + +### ❓ 问题 14：报名审核需要在报名截止日前完成吗？ + +**回答：** 原则上需要。往届出现过系统延后关闭的情况，但本届参赛团队不应据此推迟材料提交或审核。 + + + +### ❓ 问题 15：报名材料的审核顺序是什么？ + +**回答：** 学生提交材料后，学校校团委先审核；学校审核通过后，企业再审核。企业审核通过即视为报名成功。 + + + +### ❓ 问题 16：后台显示“校团委审核”，但学校不了解审核事项，怎么办？ + +**回答：** 校团委需在报名系统内完成审核。省级团委通常会向各高校团委发放账号和密码。学校未收到或不了解安排时，请学校联系省级团委确认。 + + + +## 环境、镜像与算力资源 + + + +### ❓ 问题 17：比赛使用哪个在线算力环境？ + +**回答：** 比赛使用模力方舟沐曦算力专区。仓库 README 当前标注的统一镜像为： + +```text +PyTorch-Agent / 2.8.0 / Python 3.12 / MACA 3.7.1.5 +``` + +创建实例和连接环境的步骤见[模力方舟快速使用 SOP](模力方舟快速使用SOP.md)。 + + + +### ❓ 问题 18：如何获取 MACA 镜像或安装包？ + +**回答：** 参赛者可以在[模力方舟沐曦算力专区](https://ai.gitee.com/compute/metax)选择 `PyTorch-Agent` 镜像。需要单独获取软件包时，请前往[沐曦开发者社区软件中心](https://developer.metax-tech.com/softnova/docker?chip_name=%E6%9B%A6%E4%BA%91C500%E7%B3%BB%E5%88%97&package_kind=AI&dimension=docker)，并选择与比赛标准环境一致的 MACA `3.7.1.5` 版本。 + + + +### ❓ 问题 19：比赛使用的 PyTorch 镜像可以下载吗？ + +**回答：** 可以。请在[沐曦开发者社区](https://developer.metax-tech.com/)或其 [PyTorch 镜像列表](https://developer.metax-tech.com/softnova/docker?chip_name=%E6%9B%A6%E4%BA%91C500%E7%B3%BB%E5%88%97&package_kind=AI&dimension=docker&deliver_type=%E5%88%86%E5%B1%82%E5%8C%85&ai_frame=pytorch)中查询。下载前请核对比赛镜像的 Python、PyTorch 和 MACA 版本。 + + + +### ❓ 问题 20：页面标注的 MACA 版本与容器内版本不一致怎么办？ + +**回答：** 比赛标准版本为 MACA `3.7.1.5`。页面或历史 Issue 中出现的 `3.7.2.1` 不作为比赛环境依据。容器显示其他版本时，请记录镜像名称、实例创建时间和 `maca` 版本输出，并通过 GitLink Issue 反馈。 + + + +### ❓ 问题 21：MetaX 版本 PyTorch 2.8 的源码开放了吗？ + +**回答：** 当前 FAQ 记录显示该版本源码尚未开放。参赛团队可以在模力方舟预装环境中开发和调试。 + + + +### ❓ 问题 22：Linux 版本的 mcprofiler 是否可用？ + +**回答：** 原 FAQ 记录显示 Linux 版本正在打包进入比赛镜像。请检查最新镜像和比赛群公告；镜像中仍未提供时，请提交 Issue 询问进度。 + + + +### ❓ 问题 23：算力券按团队还是按个人领取？ + +**回答：** 新人礼和启悟社区算力券按学生个人发放，符合条件的团队成员均可领取。团队主申请人的额度用完后，其他成员可以继续申请资源。 + +- [沐曦开发者社区新人礼](https://developer.metax-tech.com/activities/6) +- [启悟社区学生算力券](https://developer.metax-tech.com/activities/11) +- [赛事算力券活动](https://developer.metax-tech.com/activities/17) + + + +### ❓ 问题 24：算力额度不足时可以追加申请吗？ + +**回答：** 可以先领取上述活动中的算力券。仍需额外资源时，请发送需求邮件至 `opensource@metax-tech.com`。 + + + +### ❓ 问题 25：使用 Claude Code、Cursor 等商业 AI 工具的费用由谁承担？ + +**回答：** 赛事会提供模力方舟资源包 Token，参赛者可以使用模力方舟提供的大模型服务。第三方商业工具产生的订阅或调用费用，请按工具提供方和赛事通知确认。 + + + +## XPU-OJ、提交与排行榜 + + + +### ❓ 问题 26：XPU-OJ 与模力方舟的运行环境一致吗？ + +**回答：** 赛事 FAQ 说明排行榜评测环境与模力方舟开发环境保持一致。版本调整时以 XPU-OJ 公告为准。 + + + +### ❓ 问题 27：如何申请 XPU-OJ 账号？ + +**回答：** 请按照[赛事 XPU-OJ 账号申领说明](赛事XPUOJ账号申领说明.md)提交申请。账号发放进度以赛事通知和回复邮件为准。 + + + +### ❓ 问题 28：赛题一 MoE 初赛排名以哪个入口为准？ + +**回答：** 正式排名和初筛结果以 XPU-OJ 的评测结果为准。Sample benchmark 用于本地功能验证、调试和性能对比，不作为正式榜单依据。 + + + +### ❓ 问题 29：排行榜测试样例与 `race_tests` 一致吗？ + +**回答：** 当前 FAQ 说明排行榜样例与 `race_tests` 保持一致。赛事方后续调整测试样例时，以 XPU-OJ 发布的 baseline 和正式评测配置为准。 + + + +### ❓ 问题 30：正式评测使用 GPU 切片还是整卡？ + +**回答：** 正式评测使用沐曦 C500 64G GPU 整卡环境。开发指南中出现的 `Sliced GPU: 50% Compute, 32000 MiB Vram Quota` 描述不代表正式评测配置。 + + + +### ❓ 问题 31：MACA C++、Triton 和 TileLang 是否分别设榜？ + +**回答：** 不按语言分别设榜。每个任务支持 MACA C++、Triton 和 TileLang，团队可以使用一种或多种语言提交。排行榜采用通过正确性和稳定性测试后的最高成绩。 + + + +### ❓ 问题 32：排行榜使用 latency、speedup 还是综合 score？ + +**回答：** 当前 XPU-OJ 以 speedup 作为核心排名指标。赛事方调整计算方式时，以 XPU-OJ 公告为准。 + + + +## 赛题一：TileLang 与 Fused MoE + + + +### ❓ 问题 33：赛题一的提交要求有哪些调整？ + +**回答：** 正式提交禁止使用 `MACA Maca running` 方式，也不能使用 PyTorch 实现算子。参赛者需使用 TileLang 实现并提交。 + + + +### ❓ 问题 34：OPS 目录中的 TileLang、CUDA、CUTLASS 和 MACA 代码有什么用途？ + +**回答：** 这些代码用于解释算子的实现原理和设计思路，可作为 TileLang 实现的参考。 + + + +### ❓ 问题 35：官方 Baseline 可以修改到什么范围？ + +**回答：** 参赛者可以重新设计和优化算子实现，但需保持与统一 Workload 测试框架的接口兼容。 + + + +### ❓ 问题 36：GEMM 计算中可以引入其他优化策略吗？ + +**回答：** 可以，前提是实现符合赛题规则和评测要求。 + + + +### ❓ 问题 37：可以优化 `fusedmoe_benchmark` 吗？ + +**回答：** 本地修改 benchmark 不会提高正式成绩，XPU-OJ 使用赛事方的评测框架。参赛者应把优化工作放在规定的算子实现和允许修改的接口上。 + + + +### ❓ 问题 38：可以修改 `fusedmoe_benchmark.py` 中的 MoE forward 吗？ + +**回答：** 正式成绩以 XPU-OJ 的独立评测为准。本地修改 forward 不能替代对提交算子的优化，也不会改变赛事方的评测代码。 + + + +### ❓ 问题 39：赛题一允许使用异步拷贝吗？ + +**回答：** 不允许。当前比赛规则禁用异步拷贝。 + + + +### ❓ 问题 40：`tilelang-metax` 的 baseline 性能和提升标准是什么？ + +**回答：** 原 FAQ 记录显示基线性能和参考值仍需出题老师确认。请以 XPU-OJ 发布的 baseline、硬件配置和榜单规则为准。 + + + +### ❓ 问题 41：Fused MoE 初赛成绩如何影响决赛？ + +**回答：** 当前规则只给初赛前 10 名决赛加分，第 11 名及之后不获得额外初赛加分。 + + + +## 赛题二：AI Agent 与推理算子库 + + + +### ❓ 问题 42：赛题二的内容有什么调整？ + +**回答：** “Agent 推理算子库优化 - FlashAttention KV Cache Decode”新增 `mctlass/cute` 要求。参赛者需基于 `mctlass/cute` 实现或优化对应任务。 + + + +### ❓ 问题 43：赛题二可以选择几个任务？ + +**回答：** 参赛团队可以从 FlashInfer、FlashAttention、MCTLASS/Fused MoE 等方向选择一项或多项。提交多个任务时，每个任务按赛事规则取有效最高成绩。支持语言包括 Triton、MXMACA C++ 和 TileLang。 + + + +### ❓ 问题 44：如何证明 AI Agent 参与了优化过程？ + +**回答：** 原 FAQ 记录显示“Agent / Skill 可复现性”的核验流程仍在完善。参赛团队应保留 Agent 配置、Skill 文件、关键提示词、操作日志、代码变更记录、测试结果和复现实验步骤，等待赛事方发布核验细则。 + + + +### ❓ 问题 45：Agent 赛题的性能 baseline 使用哪个版本？ + +**回答：** 当前评测使用赛事方提供的 baseline，标准环境为 `PyTorch-Agent / 2.8.0 / Python 3.12 / MACA 3.7.1.5`。赛事方变更 baseline 或评测方式时会发布通知。 + + + +### ❓ 问题 46：MLA 的 `QK dim = 576, VO dim = 512` 与 `race_tests` 参数冲突吗？ + +**回答：** 不冲突。`race_tests` 中的 `dim=512, pe_dim=64` 对应 `QK dim = 576, V dim = 512`。 + + + +### ❓ 问题 47：NSA 的 109 个测试 case 如何计算榜单成绩？ + +**回答：** XPU-OJ 通过统一接口统计测试总运行时间，再根据 baseline 计算整体 speedup。 + + + +### ❓ 问题 48：可以引用或修改 FlashInfer、FlashAttention 等上游代码吗？ + +**回答：** 可以。参赛团队需遵守上游项目许可证，保留版权和许可证声明，并在提交材料中说明引用范围、迁移工作和自主优化内容。 + + + +## 评测规则与通用技术问题 + + + +### ❓ 问题 49：技术文档、Baseline、标准测试集和评测脚本何时发布？ + +**回答：** TileLang 相关资料已经开放。AI Agent 赛题资料以仓库更新、XPU-OJ 公告和比赛群通知为准。 + + + +### ❓ 问题 50：优化结果需要满足哪些基本条件？ + +**回答：** 提交需通过赛事方的正确性和稳定性测试。排行榜只统计满足这些条件的有效性能结果。 + + + +### ❓ 问题 51：FAQ 内容与最新公告不一致怎么办？ + +**回答：** 请提交 Issue，并提供冲突条目、最新公告链接或环境截图。维护者确认后更新本文档，在原 Issue 中回复对应锚点链接。 + +## FAQ 维护约定 + +1. 参赛者通过 Issue 提交问题。 +2. 维护者确认答案后更新本文档。 +3. 每个答案保留稳定锚点；需要时附上来源 Issue 或公告。 +4. 维护者在原 Issue 中回复 FAQ 锚点链接，并关闭已经解决的问题。 +5. 涉及版本、日期、评测参数的答案应标注确认日期。 -- 2.34.1 From 1106ce547339d3ee4857b65c438ab587a2e6f602 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: cory Date: Thu, 23 Jul 2026 11:04:24 +0800 Subject: [PATCH 2/3] docs: add FAQ entry to README --- README.md | 123 +----------------------------------------------------- 1 file changed, 1 insertion(+), 122 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 8508b24..655f1d1 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,122 +1 @@ -# 降低Token 成本，攻坚国产推理生态｜沐曦两大赛题登陆 2026 揭榜挂帅擂台赛，邀青年共破局！ - -2026 年度中国青年科技创新「揭榜挂帅」擂台赛正式启幕。沐曦股份重磅发布两大 AI 算力硬核榜题，聚焦国产 GPU 大模型推理算子优化，以硬核赛事搭建科研攻关平台，邀全国青年学子、科研人才揭榜攻坚，用技术重构推理效率，用创新拉低每 Token 算力成本！ - -## 两大重磅赛题 直击推理成本核心痛点 - -### 赛题一：基于国产软件栈大模型推理前沿算子优化 - -当前主流大模型底层代码深度绑定海外生态，国产算力缺少自主可控的核心算子库，成为成本优化与产业安全的双重短板。 - -本赛题依托国产开源 TileLang语言 + 沐曦 MXMACA 全栈软件栈 + 曦云 C500 算力，聚焦三大业界前沿高价值算子攻坚： - -🔹 Fused Moe Gemm：优化 MoE 模型稀疏计算，提升算力利用率 - -🔹 MLA（Multi-Head Latent Attention）：适配 DeepSeek V3，压缩 KV Cache 显存，破解长序列成本瓶颈 - -🔹 NSA（Native Sparse Attention）：实现超长文本推理加速，显存节省超 50% - -初赛攻坚 Fused Moe Gemm、决赛冲刺 MLA/NSA，全程基于全国产技术栈开发优化，打造自主可控的低成本大模型推理算子底座。 - - -**赛题一相关资料** - -- [赛题一方案：基于国产软件栈的推理前沿算子优化比赛方案](基于国产软件栈大模型推理前沿算子优化/基于国产软件栈的推理前沿算子优化比赛方案.md) -- [TileLang MACA 构建指南（模力方舟）](基于国产软件栈大模型推理前沿算子优化/tilelang_maca_build_guide_模力方舟.md) -- [TileLang 算子 sample 跑通测试指南](基于国产软件栈大模型推理前沿算子优化/race_tests_run_guide基于tilelang算子sample跑通测试.md) -- [赛题一国产软件栈样例说明](基于国产软件栈大模型推理前沿算子优化/基于国产软件栈的大模型推理前沿算子优化（TileLang）Sample%20算子获取说明.md) -- [TileLang 训练营学习资料](https://www.gitlink.org.cn/ccf-ai-infra/Intro-ops/about) - -### 赛题二：基于 AI Agent 开发范式的国产 GPU 大模型推理算子库优化 - -大模型推理具有高并发、长序列、高调用频次等特点，FlashInfer、FlashAttention、Fused MoE 等核心算子直接决定模型服务的吞吐、延迟与显存开销，影响单 Token 综合推理成本。 - -本赛题面向沐曦国产 GPU 及 MXMACA 软件栈，鼓励参赛团队构建或使用 AI Agent / Skill 工作流，围绕推理算子库开展代码理解、算子迁移、性能分析、Kernel 优化、自动调优、Benchmark 验证和多轮迭代，探索“Agent 驱动算子优化”的新型开发范式。 - -参赛作品应体现 AI Agent 在底层算子优化过程中的实际参与能力，而不是仅停留在概念说明、文档生成或简单代码补全层面。参赛团队需要理解大模型推理算子库的计算逻辑、国产 GPU / MXMACA 软件栈的开发方法，以及 AI Agent / Skill 优化工作流，在保证正确性、稳定性和可复现性的前提下，提升相关算子或端到端推理链路在国产 GPU 上的执行性能。 - -参赛团队可围绕以下推理算子库或核心算子，选择一类或多类任务开展优化工作： - -- **FlashInfer 关键算子迁移与优化**：面向 Prefill、Decode、Paged KV Cache、MLA Attention 等推理场景，完成 MACA 平台适配与性能优化； -- **FlashAttention 关键算子迁移与优化**：围绕 `flash_attn_with_kvcache` 等核心接口，提升长序列场景下的 Attention 计算性能； -- **MCTLASS / Fused MoE 算子优化**：聚焦 MoE 模型中的稀疏专家计算，优化 Fused MoE 算子的执行效率； - -最终成果应包括可复现的源码、测试框架、性能测试脚本、性能报告、Agent / Skill 工作流，以及对应的文档和展示材料。评审将重点考察性能提升效果、Agent / Skill 工作流的可复现性，以及文档说明与演示报告的完整性。 - -**赛题二相关资料** - -- [赛题二方案：基于 AI Agent 开发范式的国产 GPU 大模型推理算子库优化方案](基于AI%20Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/基于AI%20Agent开发范式的国产GPU大模型算子推理库优化方案.md) -- [赛题二选手入口](基于AI%20Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/选手入口.md) -- [模力方舟 Agent 部署准备教程](基于AI%20Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/模力方舟Agent部署准备教程.md) -- [赛题二说明及资料参考](基于AI%20Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/赛题说明.md) - -### **两个赛题统一使用模力方舟上的镜像PyTorch-Agent / 2.8.0 / Python 3.12 / maca 3.7.1.5** - -## 参赛对象 - -面向全国全日制专科、本科、硕博在校生（非在职），40 周岁以下青年科技人才均可参与； - -可个人 / 团队组队（团队≤10 人），跨专业、跨校、跨地域自由组队，最多 3 名指导老师带队。 - -## 丰厚赛事激励 - -**现金奖金激励** - -擂主 10 万元、特等奖 2 万元、一等奖 1 万元、二等奖 0.5 万元、三等奖 0.2 万元 - -**硬件福利加码** - -擂主直得 2 张沐曦高端 GPU 加速卡、特等奖专属 GPU 加速卡 - -**成长专属权益** - -优秀获奖者直通沐曦 & 之江联合培养计划、赛事官方荣誉证书 - -**生态曝光扶持** - -优秀作品入驻沐曦开发者社区 & 启悟学习社区，成果孵化 + 产业落地全方位赋能 - -## 全程赛事保障 助力全力攻坚 - -提供曦云 C500 在线算力资源券，无需自备硬件 - -线上专项技术培训 + 回放文档，零基础也能快速上手 - -沐曦股份资深技术专家社群常驻答疑，定期解惑攻关难题 - -官方提供技术文档、算子基线样例、标准测试集与评测脚本 - -赛事交流群： - -![image](赛事二维码.jpg) - -## 关键时间节点 - -5.30-6.30 赛事报名 - -5-9 月 课题攻关 - -9月初审 - -10-11月 终审擂台赛 - -## 算力获取和使用 - -沐曦开发者社区活动页面，完成新人礼任务，提前熟悉 C500 在线算力使用。https://developer.metax-tech.com/activities/6 - -学生可通过登录启悟社区后跳转沐曦开发者社区领取100元算力代金券。(https://developer.metax-tech.com/activities/11) - -报名赛事后还可额外获得300元算力代金券：https://developer.metax-tech.com/activities/17 - -使用指南：[模力方舟快速使用 SOP](模力方舟快速使用SOP.md) - - - -青年挺膺担当，科创筑梦算力！ - -加入沐曦股份“揭榜挂帅”赛题，深耕国产 GPU 算子优化，用技术降低每 Token 推理成本，共建自主可控 AI 算力新生态！ - -👇 报名通道：登录挑战杯官网[2026年度中国青年科技创新“揭榜挂帅”擂台赛（学生赛道）](https://2026.tiaozhanbei.net/)揭榜挂帅入口报名 - - - 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\ No newline at end of file +# 降低Token 成本，攻坚国产推理生态｜沐曦两大赛题登陆 2026 揭榜挂帅擂台赛，邀青年共破局！ + +## 常用入口 + +- [常见问题 FAQ](FAQ.md) + +2026 年度中国青年科技创新「揭榜挂帅」擂台赛正式启幕。沐曦股份重磅发布两大 AI 算力硬核榜题，聚焦国产 GPU 大模型推理算子优化，以硬核赛事搭建科研攻关平台，邀全国青年学子、科研人才揭榜攻坚，用技术重构推理效率，用创新拉低每 Token 算力成本！ + +## 两大重磅赛题 直击推理成本核心痛点 + +### 赛题一：基于国产软件栈大模型推理前沿算子优化 + +当前主流大模型底层代码深度绑定海外生态，国产算力缺少自主可控的核心算子库，成为成本优化与产业安全的双重短板。 + +本赛题依托国产开源 TileLang语言 + 沐曦 MXMACA 全栈软件栈 + 曦云 C500 算力，聚焦三大业界前沿高价值算子攻坚： + +🔹 Fused Moe Gemm：优化 MoE 模型稀疏计算，提升算力利用率 + +🔹 MLA（Multi-Head Latent Attention）：适配 DeepSeek V3，压缩 KV Cache 显存，破解长序列成本瓶颈 + +🔹 NSA（Native Sparse Attention）：实现超长文本推理加速，显存节省超 50% + +初赛攻坚 Fused Moe Gemm、决赛冲刺 MLA/NSA，全程基于全国产技术栈开发优化，打造自主可控的低成本大模型推理算子底座。 + + +**赛题一相关资料** + +- [赛题一方案：基于国产软件栈的推理前沿算子优化比赛方案](基于国产软件栈大模型推理前沿算子优化/基于国产软件栈的推理前沿算子优化比赛方案.md) +- [TileLang MACA 构建指南（模力方舟）](基于国产软件栈大模型推理前沿算子优化/tilelang_maca_build_guide_模力方舟.md) +- [TileLang 算子 sample 跑通测试指南](基于国产软件栈大模型推理前沿算子优化/race_tests_run_guide基于tilelang算子sample跑通测试.md) +- [赛题一国产软件栈样例说明](基于国产软件栈大模型推理前沿算子优化/基于国产软件栈的大模型推理前沿算子优化（TileLang）Sample%20算子获取说明.md) +- [TileLang 训练营学习资料](https://www.gitlink.org.cn/ccf-ai-infra/Intro-ops/about) + +### 赛题二：基于 AI Agent 开发范式的国产 GPU 大模型推理算子库优化 + +大模型推理具有高并发、长序列、高调用频次等特点，FlashInfer、FlashAttention、Fused MoE 等核心算子直接决定模型服务的吞吐、延迟与显存开销，影响单 Token 综合推理成本。 + +本赛题面向沐曦国产 GPU 及 MXMACA 软件栈，鼓励参赛团队构建或使用 AI Agent / Skill 工作流，围绕推理算子库开展代码理解、算子迁移、性能分析、Kernel 优化、自动调优、Benchmark 验证和多轮迭代，探索“Agent 驱动算子优化”的新型开发范式。 + +参赛作品应体现 AI Agent 在底层算子优化过程中的实际参与能力，而不是仅停留在概念说明、文档生成或简单代码补全层面。参赛团队需要理解大模型推理算子库的计算逻辑、国产 GPU / MXMACA 软件栈的开发方法，以及 AI Agent / Skill 优化工作流，在保证正确性、稳定性和可复现性的前提下，提升相关算子或端到端推理链路在国产 GPU 上的执行性能。 + +参赛团队可围绕以下推理算子库或核心算子，选择一类或多类任务开展优化工作： + +- **FlashInfer 关键算子迁移与优化**：面向 Prefill、Decode、Paged KV Cache、MLA Attention 等推理场景，完成 MACA 平台适配与性能优化； +- **FlashAttention 关键算子迁移与优化**：围绕 `flash_attn_with_kvcache` 等核心接口，提升长序列场景下的 Attention 计算性能； +- **MCTLASS / Fused MoE 算子优化**：聚焦 MoE 模型中的稀疏专家计算，优化 Fused MoE 算子的执行效率； + +最终成果应包括可复现的源码、测试框架、性能测试脚本、性能报告、Agent / Skill 工作流，以及对应的文档和展示材料。评审将重点考察性能提升效果、Agent / Skill 工作流的可复现性，以及文档说明与演示报告的完整性。 + +**赛题二相关资料** + +- [赛题二方案：基于 AI Agent 开发范式的国产 GPU 大模型推理算子库优化方案](基于AI%20Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/基于AI%20Agent开发范式的国产GPU大模型算子推理库优化方案.md) +- [赛题二选手入口](基于AI%20Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/选手入口.md) +- [模力方舟 Agent 部署准备教程](基于AI%20Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/模力方舟Agent部署准备教程.md) +- [赛题二说明及资料参考](基于AI%20Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/赛题说明.md) + +### **两个赛题统一使用模力方舟上的镜像PyTorch-Agent / 2.8.0 / Python 3.12 / maca 3.7.1.5** + +## 参赛对象 + +面向全国全日制专科、本科、硕博在校生（非在职），40 周岁以下青年科技人才均可参与； + +可个人 / 团队组队（团队≤10 人），跨专业、跨校、跨地域自由组队，最多 3 名指导老师带队。 + +## 丰厚赛事激励 + +**现金奖金激励** + +擂主 10 万元、特等奖 2 万元、一等奖 1 万元、二等奖 0.5 万元、三等奖 0.2 万元 + +**硬件福利加码** + +擂主直得 2 张沐曦高端 GPU 加速卡、特等奖专属 GPU 加速卡 + +**成长专属权益** + +优秀获奖者直通沐曦 & 之江联合培养计划、赛事官方荣誉证书 + +**生态曝光扶持** + +优秀作品入驻沐曦开发者社区 & 启悟学习社区，成果孵化 + 产业落地全方位赋能 + +## 全程赛事保障 助力全力攻坚 + +提供曦云 C500 在线算力资源券，无需自备硬件 + +线上专项技术培训 + 回放文档，零基础也能快速上手 + +沐曦股份资深技术专家社群常驻答疑，定期解惑攻关难题 + +官方提供技术文档、算子基线样例、标准测试集与评测脚本 + +赛事交流群： + +![image](赛事二维码.jpg) + +## 关键时间节点 + +5.30-6.30 赛事报名 + +5-9 月 课题攻关 + +9月初审 + +10-11月 终审擂台赛 + +## 算力获取和使用 + +沐曦开发者社区活动页面，完成新人礼任务，提前熟悉 C500 在线算力使用。https://developer.metax-tech.com/activities/6 + +学生可通过登录启悟社区后跳转沐曦开发者社区领取100元算力代金券。(https://developer.metax-tech.com/activities/11) + +报名赛事后还可额外获得300元算力代金券：https://developer.metax-tech.com/activities/17 + +使用指南：[模力方舟快速使用 SOP](模力方舟快速使用SOP.md) + + + +青年挺膺担当，科创筑梦算力！ + +加入沐曦股份“揭榜挂帅”赛题，深耕国产 GPU 算子优化，用技术降低每 Token 推理成本，共建自主可控 AI 算力新生态！ + +👇 报名通道：登录挑战杯官网[2026年度中国青年科技创新“揭榜挂帅”擂台赛（学生赛道）](https://2026.tiaozhanbei.net/)揭榜挂帅入口报名 + + + -- 2.34.1