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# GPUCodeForces FAQ
# 2025/8/20
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** _MoEMixture 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 Swish, GELU_
_损失函数 CrossEntropy_
Q2JSON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。
```plaintext
{
"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"
}
```
Q3建议补充错误处理和边界情况说明比如输入为非方阵、极端大小等情况
A3若前项评分相同看加分项的评分。评测反馈交互在PR需要跑通才有反馈。
Q4评分规则这里明确了评估方面但没有给出具体数值范围添加一个范围会不会更好各方面评估是否增加分段会更好执行时间评估-->0.1s +1分0.01s+2分...-->最高+5分
A4核数量排名优先同级再看评分。
Q5提供prompt让LLM生成代码如何确保【同样prompt每次都生成不同的代码】的不确定性带来的代码质量不稳定从而引发的评分不稳定问题
A5一般不会出现这种问题评测相对稳定。
Q6参赛者除了提交后能知道评分后还能有其他方法能够更快地知道评分吗本地评测模型、评分手册对照
A6评测本身速度就足够快不用担心这个问题。
![image.png](https://alidocs.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/res/mxPOG5zZDaNw2nKa/img/c7294652-8334-439b-911e-dfb3ea25145b.png)
# 改进的地方:
1. 核数量排名脚本
2. 再出一版参赛说明,详情解释文档内各文件的作用