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GPUCodeForces赛题入门

🚀 一、背景介绍

在 AI 模型训练与推理的世界里，“性能”就是生产力。 不同品牌、架构的 GPU，在不同深度学习框架中运行同样的任务时，往往会出现令人惊讶的差异：

• 有的显卡在 TensorFlow 上快如闪电，在 PyTorch 上却慢半拍；
• 有的框架吞吐惊人，但显存消耗巨大；
• 有的 GPU 一旦切换精度或 batch size，性能瞬间翻倍。

这些性能差异长期存在，却缺乏一个「公正、标准、可复现」的评测体系。 于是，我们发起了这场挑战赛： 用社区的力量，一起构建一个开放的 GPU 性能评测数据集，让每块 GPU、每个框架都能有真实可对比的「成绩单」。

🎯 二、赛题目标

本次挑战的目标是：

1. 收集并生成评测样本 —— 从主流框架（PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow、JAX、MMCV、Transformers 等）中提取典型任务（如分类、检测、生成、NLP 推理等）；
2. 为每个样本生成标准输出与性能指标 —— 包括运行时间、精度对齐结果、加速比（实际评估指标远不止这些，此为本次比赛评测范围）；
3. 形成可复现的 GPU CodeForces 数据集 —— 用统一格式记录代码、框架、显卡型号与性能结果，让 GPU 性能比较更科学、更透明。

⚙️ 三、为什么要做这件事？

•💬 统一标准：不同平台、不同框架的性能指标不再“各说各话”；
•🔍 科学对比：用户可以真正知道哪种框架组合最适合自己的硬件；
•🧩 数据复现：所有样本都能被社区成员在相同条件下复现；
•🏆 公开榜单：最终形成一个持续更新的 GPU 性能排行榜。

🧩 四、选手的任务内容

参赛者需要：

1. 从指定或自选框架中挑选典型任务（如图像分类、Transformer 推理等）；
2. 编写或复用性能测试脚本，确保能在不同 GPU 上运行；
3. 收集运行结果（速度、显存占用、吞吐量等），并输出统一格式的数据样本；
4. 将样本上传至平台，形成标准化的「GPU CodeForces 数据集」。

简单来说：你的任务就是让「GPU 跑起来、测出来、比起来」。

🧮 五、第一步怎么开始

别慌，你不需要搭一个复杂的AI实验室。

你可能会想“要有一块能跑深度学习的GPU，再装好一个主流框架才能开始”，但实际上这一步也能为你省去。这里模力方舟，就有已经配置好所需环境且带有强劲GPU的云算力服务器，本次比赛「免费使用」。

代码也不需要从零开始写

在仓库中我们提供了几个基础脚本，自己看或者让AI帮你分析都可以~你只需要改一改，跑一跑，就能提交结果。

启动比赛提供的云算力平台后，在终端中输入以下指令：

git clone https://gitlink.org.cn/ccf-ai-infra/GPUCodeForces.git
cd example/001-example
python run_code.py

这段代码会自动跑一个小模型并输出结果：

Loading extension module relu...
-------------------- 精度对齐验证 --------------------
✅ 精度对齐：两个模型的输出结果非常接近。

-------------------- 性能加速比测试 --------------------
PyTorch torch.relu 平均执行时间: 0.000006 秒
自定义 CUDA 内核 平均执行时间: 0.000017 秒
加速比 (Speedup): 0.35x

恭喜🎊这就代表你已经跑了你的第一个性能样本。后续，无论你是「调参、改算法」，只要能跑出来并测试通过，那么就算一次成功的提交！

想进阶？你可以这样玩

如果你足够熟悉Python，可以进一步：

• 修改batch size、模型结构、输入分辨率等等，看性能变化；
• 换用不同框架（如TensorFlow、Paddle），对比结果；
• 充分规划你代码内各子任务（计算任务）资源使用，将GPU性能最大化发挥

👉你不需要像写论文那样创一个新模型，也不用理解优化的底层逻辑，只要能跑就能贡献数据。

👉你也可以完全有自己的想法，认为有一些模型在你的思路下可以更优化，那么可以放到评测体系中，看看结果到底怎么样，同样能跑通就能贡献数据。

无论你选择哪种方式，我们都有相对公平的评分规则，你可以尽情跑、尽情想，怎样都行得通，这就是这个挑战的魅力所在。

📧加入社区，边学边玩

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• 问题有人答
• 每周都有榜单更新
• 还能看到别人分享的“加速黑科技”

我们希望这场挑战不仅是测评，更是一次：

🔧「全民GPU训练营」——让每个人都能轻松了解性能优化的乐趣。