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社区主题征文——「异构融合与存算一体：架构探索与创新实践」算力技术征文

news 2025/9/16 10:22:55

一、活动背景

我们正步入一个"算力至上"的时代。人工智能、大数据、科学计算等领域的飞速发展，对计算效率和能效比的需求呈指数级增长。传统的通用计算架构已难以满足这种需求，异构计算与存算一体技术——通过CPU、GPU、NPU等不同架构的处理器协同工作，以及计算与存储的深度融合——已成为提升算力、降低功耗的关键技术路径。

从云端大规模模型训练到边缘智能设备，从高性能计算到物联网应用，异构融合与存算一体技术已无处不在。然而，这些领域技术门槛较高，存在架构设计复杂、编程模型多样、性能调优困难等挑战，让许多初学者和有意深入的开发者望而却步。

为此，存算一体开发者社区特发起本次征文活动，我们鼓励参与者分享架构设计思路、总结实战经验、展示创新应用，共同构建一个高质量、可复现的异构计算与存算一体知识库，推动相关技术应用的普及与深化。

二、征文赛道与方向参考

赛道A：CPU-GPU异构计算实战

方向一（入门）：
- 环境搭建指南：详细记录Windows/Linux下CUDA、OpenCL开发环境配置完整过程，重点分享常见错误解决方法
- 学习笔记与核心概念：CUDA/OpenCL并行编程模型的学习心得体会，包括线程层次、内存模型等核心概念梳理
- 工具初探实践：使用Nsight Systems、Vtune等工具进行基础性能分析的实操流程和结果解读
- 第一个异构程序：第一个成功的CPU-GPU协同程序（如向量相加、矩阵乘法）的代码详细解读和运行体验
方向二（进阶）：
- 项目实战案例：在科研或工作中利用CPU-GPU异构计算解决实际问题的全过程，包括问题分析、技术选型、实现方案和效果验证
- 深度性能优化：对特定算法进行并行化改造和性能调优的详细案例，必须包含优化策略、实现方法和性能数据对比
- 多设备协同编程：多GPU系统编程、CPU-GPU任务分配与负载均衡、跨设备通信优化等进阶主题
- 生产环境部署：基于TensorRT、OpenVINO等引擎的模型部署优化，或跨硬件平台移植的实际经验

赛道B：存算一体架构创新

方向一（入门）：
- 架构学习与实践：存算一体架构的系统级架构探索和存算阵列级性能分析，结合Gem5、SCALE-Sim等仿真工具的实验经验
- FPGA原型开发：使用FPGA实现存算一体功能的开发过程，包括架构设计、代码实现和性能评估
- 编译工具探索：为存算一体架构设计专用编译工具链或者映射工具
- 算法映射优化：将AI算法（如矩阵运算、神经网络层）映射到存算一体架构的方法和优化技巧
方向二（进阶）：
- 创新架构设计：基于新型存储器（ReRAM、PCM、MRAM等）的存算一体架构创新设计和实现方案
- 全栈开发实践：存算一体系统从硬件架构、编译器到运行时环境的完整开发经验总结
- 领域专用优化：针对AI推理、科学计算、数据库等特定应用的存算一体深度优化方案
- 系统集成创新：存算一体单元与传统计算架构协同工作的系统级设计和性能分析
- 产业化实践路径：存算一体技术从研究到产业化的发展经验和技术挑战分析

三、征集要求

为确保征文质量与公平性，所有参赛文章须满足以下要求：

原创性要求：
1. 参赛作品必须为原创且首次公开发布的首发内容，严禁任何形式的抄袭、洗稿或转载。
2. 引用他人观点、代码或数据时，须在文中明确标注来源。
3. 主办方将对所有投稿进行原创度检测，一经发现抄袭或过度引用，立即取消参赛资格。
内容质量要求：
1. 主题相关：内容必须紧扣“异构融合”或“存算一体”主题，与设定的赛道方向相符。
2. 结构完整：文章需结构清晰，建议包含引言、问题分析、实践过程、结果验证（如有）及总结。
3. 逻辑通顺：叙述流畅，逻辑性强，能够让读者清晰地理解技术内容和实践步骤。
格式要求：
1. 字数：3000-8000字。鼓励用详实的内容展现技术深度，但反对无意义的堆砌。
2. 原创性：投稿作品须为原创，未公开发表，无版权纠纷。
3. 语言：中文或英文均可，语言流畅，逻辑清晰。
4. 结构：包括摘要、关键词、正文（引言、核心内容、结论）、参考文献。
版权说明：
1. 参赛作品版权归作者本人所有。
2. 主办方享有对参赛作品的信息网络传播权、汇编权等用于活动宣传推广的权利。
3. 获奖作品的后续商业用途，主办方会与作者另行协商。