forked from ccf-ai-infra/GPUCodeForces
Gitee
commit
5d16422fbd
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@ -0,0 +1,36 @@
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name: 赛题(CP)
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description: 参赛题目
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title: "[cp]: "
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labels: ["cp"]
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body:
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- type: markdown
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attributes:
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value: |
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感谢你积极参与比赛，并提交自己希望参加的赛题，当出现一样的题目、一样的性能的时候，以谁创建赛题的时间早者优先。
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- type: textarea
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id: desired-solution
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attributes:
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label: 你提交的赛题的内容介绍
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description: 清晰并简洁地描述你希望参赛的内容详细的描述，尽量清晰方便他人了解赛题希望达成的目标。
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validations:
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required: true
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- type: textarea
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id: alternatives
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attributes:
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label: 赛题有对应的预期结果
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description: 清晰并简洁地描述赛题完成的预期结果，最佳的方式是知道如何测试验证预期结果的正确性。
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validations:
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required: false
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- type: textarea
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id: additional-context
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attributes:
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label: 你有其他相关背景的信息吗？
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description: 在此处添加有关想法的任何其他上下文或截图。
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validations:
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required: false
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- type: checkboxes
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attributes:
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label: 希望他人来完成赛题
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options:
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- label: 我有意向他人来完成该赛题，并希望推荐给别人完成。
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required: false
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41
README.md
41
README.md
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@ -24,14 +24,32 @@
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## 📥 如何参与提交？
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### ✅ 参赛资格
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- 你提交的样本中，**至少有 1 个样本被评审通过并正式整合到“GPU CodeForces” 数据集**，即可算作有效参赛。
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- 你提交的PR样本中，**至少有 1 个样本被评审通过并正式整合到“GPU CodeForces” 数据集**，即可算作有效参赛。
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### 📦 提交内容
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- **一个 JSON 格式的数据集文件**（详细格式请参考《评测数据集生成挑战赛样本和要求说明》）。
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- 每个数据集需包含：
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1. **测试样本**（代码或数据）
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2. **标准 GT（Ground Truth）输出生成函数**（基于 CPU/Numpy 或原始框架）
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3. **CUDA 性能评估指标**（执行时间、吞吐量、内存带宽）
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### 📦 提交PR内容
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- **一个PR包含样本的目录** [提交样例](https://gitee.com/ccf-ai-infra/GPUCodeForces/tree/main/example/001-example)
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- 每个提交目录建议包含如下：
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1. **示例代码：** torch代码示例
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2. **对比代码：** 和torch对应的CUDA代码
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3. **测试代码入口：** run_code.py（请务必用这个名称，提交的PR会根据这个名称在GPU上测试结果）
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4. **其它文件（或目录）：** prompt（利用LLM从torch代码生成cuda代码的prompt示例）或者其它优化代码
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4. **PR目录说明文件：** https://gitee.com/ccf-ai-infra/GPUCodeForces/blob/main/example/001-example/readme.md
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### 📦 提交PR的格式
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建议在开始做题目之前创建一个赛题，提交的PR和自己创建的赛题相关联。参赛选手在每个比赛周期的目录下（例如：第一期S1、第二期S2、第三期S3...）创建一个目录，目录名称赛题的ID，例如：
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```
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```
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## 🏅 竞赛排名机制
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1. **优先按接受数量从高到低排序**
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2. 若数量相同：
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- 比较总评分高者优先
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- 若仍相同，比加分项得分高者优先
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## 🏅 排名机制
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1. **优先按接受数量从高到低排序**
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2. 若数量相同：
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- 比较总评分高者优先
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- 若仍相同，比加分项得分高者优先
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## 📚 术语解释
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- **评测数据集**：用来测试 GPU 性能的一组标准化样本，包括代码、输入数据和预期结果。
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Reference in New Issue