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FAQ.md

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+# S1 GPUCodeForces FAQ
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+# 2025/8/26 
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+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？
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+A1：不做限制，看重性能。
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+**经典计算密集型任务** _矩阵乘法（GEMM）_
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+_卷积（Convolution）_
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+_快速傅里叶变换（FFT）_
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+_排序（Sorting）_
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+_规约（Reduction）_
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+_扫描（Scan）_
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+**图像/视觉处理任务** _图像滤波（高斯模糊、边缘检测）_
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+_图像变形（Warping）_
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+_光流计算_
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+**新兴或特定领域任务** _MoE（Mixture of Experts）中的专家路由_
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+_稀疏矩阵运算_
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+_图神经网络中的聚合操作_
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+**深度学习常见算子** _LayerNorm / BatchNorm_
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+_Softmax / LogSoftmax_
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+_Attention 机制（Self-Attention, Cross-Attention）_
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+_激活函数（如 Swish, GELU）_
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+_损失函数（如 CrossEntropy）_
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+Q2：JSON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
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+A2：提交可运行目录即可，无需特定格式json。
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+```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"
+}
+```
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+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）
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+A3：若前项评分相同，看加分项的评分。评测反馈交互在PR，当选手提交PR相同的时候作为额外加分项时裁判会根据这些细节进行打分，也会对比赛最后结果有一定的影响。
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+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）？
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+A4：核数量排名优先，同级再看评分。
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+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？
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+A5：一般不会出现这种问题，评测相对稳定。
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+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）？
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+A6：评测本身速度就足够快，不用担心这个问题。
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+![image.png](https://alidocs.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/res/mxPOG5zZDaNw2nKa/img/c7294652-8334-439b-911e-dfb3ea25145b.png)
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+# 改进的地方：
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+1.  核数量排名脚本
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+2.  再出一版参赛说明，详情解释文档内各文件的作用