1. 根据example_torchcode.py的格式，提供一个torch实现的op，命名为torchcode.py
2. 仿照prompt.txt的写法，利用llm（deepseek、通义千问、GPT、Gemini等大模型）生成一个初始的cuda算子，按照example_cudacode.py的格式组织成一个可以运行的cuda op，命名为cudacode_ori.py，并且利用run_code.py 检查算子精度
3. 在符合精度要求的cudacode_ori.py基础上，进行cuda算子性能优化，用run_code.py检查算子精度和加速比，形成最终的最优性能的cuda算子实现，命名为cudacode_opt.py，格式符合example_cudacode.py
4. 针对每一个op，参赛者需要提供四个文件，torchcode.py、prompt.txt、cudacode_ori.py、example_cudacode.py