4月15日至19日，备受瞩目的第十届华为ICT大赛中国总决赛挑战赛在华中科技大学隆重举行。
经过此前预赛的激烈角逐，来自北京航空航天大学、北京师范大学、北京邮电大学、东南大学、哈尔滨工业大学（深圳）、华中科技大学、兰州大学、青海大学、上海交通大学、山西大学、西安交通大学、西北工业大学、浙江大学、郑州大学、中国科学技术大学、中山大学（按拼音首字母排序）的16支超算战队杀出重围，齐聚武汉光谷，参加了这次的总决赛。
小枣君很荣幸受邀参加了本次总决赛，现场观摩了各支队伍的精彩表现。这些年轻参赛队员所展现出的专业知识储备、扎实工程实践能力以及团队协作精神，给我留下了非常深刻的印象。
正所谓“长江后浪推前浪”。这些朝气蓬勃的“后浪”们，为我们贡献了一场精彩纷呈的顶级算力科技盛宴！
华为ICT大赛是华为公司主办的一个ICT（IT+通信）领域公益赛事。大赛以“联接、荣耀、未来”为主题，以“I. C. The Future”为口号，主要面向全球高等院校师生。
大赛的举办目的，是为了促进高校ICT人才培养、成长和就业。通过打造一个国际化的技术竞技和交流平台，帮助大学生们有效提升理论知识水平和实践动手能力，尤其是ICT前沿科技的运用能力。
根据官方的数据，本届大赛共吸引了全球100多个国家和地区的2000多所院校、22万余名高校师生报名参与，其中中国赛区报名人数突破16万，创历史新高。
毫无疑问，这项赛事已经成为全球规模最大、影响力最广的大学生ICT赛事之一。
大赛发展至今，逐步形成了实践赛、创新赛、编程赛、挑战赛、教学赛、精英赛六大赛道。
今天我们介绍的挑战赛，是最具技术深度与实战强度的赛道之一，去年首次举办，今年是第二届。本届挑战赛聚焦“超智融合（超算+智算）”主题，全面采用国产算力平台（鲲鹏+昇腾），重点考察参赛队伍在系统优化、算法调优的综合能力。
一方面，是为在校大学生提供一次难得的实践与学习机会，能够深入接触到国产算力平台，熟悉其技术架构、编程模型和开发环境，锻炼他们的创新思维和解决实际问题的能力，为未来的职业发展打下坚实基础。
另一方面，是加速国产算力平台的普及，为国产算力生态的自主可控与可持续发展进行人才储备。同时，也可以提升国产算力在高校师生群体中的认知度和认可度。
再有，就是深入助力产教融合，通过“以赛促练、以赛促用”，推动高校进一步探索算力人才培养体系和机制。比赛提供了一个展示教学成果和科研实力的平台，还能促进学校和企业、学校与学校之间的交流与合作。
超智融合是目前行业的重要发展趋势。而国产算力平台的崛起，也是时代大背景。华为ICT大赛，很好地将技术趋势、产业需求与人才培养相结合，真正做到了一举多得、多方受益。
第十届华为ICT大赛挑战赛立足产业真实应用场景，围绕人工智能与高性能计算深度融合设计赛题，涵盖超算基准性能优化、并行计算调优、AI算子实现与加速、大模型推理效率提升等方向，要求参赛队伍在昇腾、鲲鹏平台上对真实计算任务进行系统分析与工程级优化。
这些赛题有的是基于鲲鹏CPU进行优化，也有的是基于昇腾NPU进行优化。赛题既涵盖了超算性能评估、算子优化等基础领域，又涉及大语言模型推理加速、新型大模型架构开发等前沿技术方向，对参赛队伍提出了全方位的考验。
FFT，就是快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform），是信号处理、科学计算与AI训练中广泛使用的底层核心算法，其性能直接关系到图像识别、气象模拟、基因测序等关键应用的响应效率与能耗表现。
参赛队伍需基于标准计算库，在鲲鹏高性能处理器上，针对不同规模的FFT任务，完成从算法选择、内存访问优化到多线程负载均衡的全栈调优。目标是在保证精度的前提下，进一步压缩计算时间。
这道题不仅考验选手对FFT数学原理的掌握，更检验其对鲲鹏CPU特性的理解，以及底层性能挖掘的工程直觉。想要获得更好的优化效果，他们还需要掌握各种计算库、HPCKit等工具的使用和优化。
选手们要真正“钻进芯片里”，吃透鲲鹏CPU的架构，在多种要素之间寻找最优解，把理论模型转化为可部署、可复现、可量化的工程成果。
CANN，全称是Compute Architecture for Neural Networks，神经网络计算架构。这是华为针对AI场景推出的异构计算架构，也是面向昇腾AI处理器的全栈软件栈核心。
在昇腾AI全栈解决方案中，CANN发挥着承上启下的作用。它的算子优化能力对于在昇腾NPU上进行AI模型性能优化非常关键。
参赛选手需要基于CANN算子，在昇腾处理器上进行算子性能的优化。这意味着，他们必须深入理解昇腾NPU的指令集架构与内存层次，掌握算子结构，才能充分优化其性能。
值得一提的是，华为在2025年8月正式宣布CANN全面开源。通过代码开放、技术赋能和社区运营，已经构建了一个能够与主流生态竞争的、充满活力的昇腾AI生态系统。
这也是本次挑战赛能够举办的重要前提，参赛选手可以从社区生态中获得丰富的技术文档、开源工具链与实战案例，以此来完成赛题。
大模型计算任务主要包括训练和推理。过去，大家关注的是训练效率。近年来，随着AI应用落地的加速，推理效率正成为决定AI商业价值的关键标尺。
本次赛题，围绕的是Diffusion LLM单卡推理优化，由xLLM团队为本次挑战赛精心设计。赛题要求参赛队基于xLLM，对LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct进行开发优化，实现在昇腾NPU单卡上的高效推理。
Diffusion LLM（dLLM）是近年来兴起的新型大模型架构，通过扩散过程生成文本，与传统自回归模型有显著差异。xLLM是一款高效的开源大语言模型推理引擎，基于国产算力进行了深度优化，支持众多知名大模型，可实现企业级部署，兼具更高效率与更低成本。
赛题具有一定的技术难度，要求参赛队伍不仅要熟悉昇腾NPU的硬件特性，还需深入理解Diffusion LLM的独特架构与运行机制。xLLM推理引擎的分离架构设计，为参赛队伍提供了灵活的优化空间，尤其是在服务层与引擎层的协同优化上，如何平衡资源调度、提升并行计算效率、减少内存占用，将成为关键挑战。
算子迁移，就是将海外英伟达CUDA生态下的算子高效迁移至国产昇腾平台，将CUDA算子精准映射为昇腾CANN算子，并完成性能调优。
该赛题直面国产AI芯片规模化落地中的“最后一公里”难题——生态兼容性。想要让更多的人使用国产算力，就必须实现算子的高效迁移，降低算力环境切换的技术门槛和时间成本。
对于参赛选手来说，需在保持功能一致性的前提下，完成不同生态下算子的重构与深度调优，涵盖了多个关键环节。这是这不仅涉及指令集转换与内存访问模式重构，更要求选手深入理解两种架构在计算单元调度、数据搬运带宽及张量加速逻辑上的本质差异。
赛题也非常具有实用性。既考验选手对异构计算底层原理的掌握，也检验其在真实产业迁移场景中系统性解决问题的能力。
作为最后的压轴题，也是决定比赛名次的关键题，模型迁移优化，具有更高的难度。
赛题要求参赛队伍将基于英伟达GPU训练完成的完整大模型，在不损失精度与推理质量的前提下，全流程迁移至昇腾AI平台，并实现端到端性能跃升。这不仅是模型权重的简单搬运，更是一场涵盖训练框架适配、算子替换、量化压缩与推理引擎集成的全栈式工程攻坚。
选手们需深入理解平台，灵活运用各种工具，直面混合精度对齐、动态shape支持、KV Cache内存管理等硬核挑战，在昇腾CANN工具链与MindSpore框架协同下，完成复杂的迁移和优化任务。
最终模型性能的比拼结果，将决定冠军的归属。这是16支参赛队伍技术能力的终极较量，可以说是关键决胜局。
赛题的难题由浅入深，共同构成了一套层层递进、环环相扣的能力验证体系。参赛队伍想要顺利完成比赛，必须具备三方面的能力：
一、全栈贯通能力，掌握异构计算思维，熟悉从底层芯片架构到上层AI框架的完整技术栈。能深刻理解算法在底层硬件上的运行机制，而不是只会调用高级API。
三、架构创新与系统思维，理解多核异构、存算一体等新型架构思想，并能从系统层面思考“算力-算法-数据”的整体协同。
除了个人专业能力之外，比赛还非常考验团队内部的分工和协作。5道赛题，需要在两天之内完成，必须充分发挥各个队员的专长与互补优势，仅靠单打独斗肯定行不通。
在与参赛队员的交流中，小枣君发现，16支队伍的队员中，既有经验丰富的研究生，也有初出茅庐的二年级本科生。甚至还有队员，接触HPC高性能计算不到一年。
这些年轻人展现出了对国产算力生态的深刻认同与澎湃热情。他们具有强大的学习能力和刻苦钻研的精神，还有对技术细节的极致追求。
很多参赛选手都表示，能不能拿到名次并不是最重要的，真正让他们感到兴奋的，是亲手把一行行代码跑在国产芯片上时的那种成就感，是解决问题灵光乍现的雀跃，是队员间激烈讨论时思维碰撞的火花，是调试成功那一刻不约而同的击掌欢呼。
这种纯粹的技术热忱，令我们这些观赛者都感到兴奋，对国产算力生态的未来更加充开云中国电子竞技满信心。
最终，经过激烈的角逐，北京邮电大学的BUPTParCIS队、中国科学技术大学的鸿雁队、浙江大学的ZJU华华公子队获得了比赛的一等奖。
以“超智融合”为名，这场赛事早已超越胜负本身。比赛所营造的浓厚竞技氛围和创新环境，将激发更多高校学子投身于算力领域的研究与创新。而学子们在比赛中收获的知识、技能和灵感，也将为国产算力的发展带来新的思路和突破。
比赛虽然已经圆满结束，但是，它对国产算力生态的深远影响才刚刚开始。中国算力领域的自主创新与发展，正以青年工程师们指尖跃动的代码为起点，加速奔向更美好的未来！
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