激发高校人才创新,引领AI技术新潮流昇腾AI原生算子挑战赛上海交通大学专场编程

(原标题:激发高校人才创新,引领AI技术新潮流|昇腾AI原生算子挑战赛上海交通大学专场)

随着科技发展的迭代加快,人工智能已然成为创新领域的核心力量之一。自2019年起,人工智能被正式纳入本科专业目录,从首批建设的35所高校,已增至2023年的超500所高校。在数智化转型的浪潮下,顺应人工智能技术的迅猛发展这一科技趋势,AI原生开发人才培养布局显得尤为重要。昇腾AI原生创新算子挑战赛作为昇腾AI与高校在人才培养和科技创新方面紧密合作的实践之一,致力于通过比赛激发创新潜能、推动技术进步,为AI科技创新和产业发展注入新的活力。

2024年12月14-15日,2024昇腾AI原生创新算子挑战赛(S3赛季)上海交通大学专场赛在闵行校区学生创新中心B楼成功举办。本场赛事由上海市西南片区高校联合办学管理委员会指导、由华为技术有限公司与上海交通大学学生创新中心联合举办,除上海交大学生外,还有来自复旦大学、同济大学、华东师范大学、华东理工大学等众多高校优秀学子踊跃报名参与。本次赛事特别邀请到华为AI领域的专家为在场选手提供专业的答疑和指导,通过两天的线下培训和实操,为参赛者们在边学边赛中提供更多实战经验。

人杰地灵赛场尽显AI人才新势能

上海交通大学学生创新中心作为首批入选国家级创新创业学院建设单位,致力于培养学生创新创业实践能力和激发创新创业潜质,更与华为等企业携手共同推动产学合作、协同育人,近三年开设校企合作课程150余门次,打造课赛创一体化校企合作模式。上海市西南片区高校联合办学管理委员会联合上海交通大学、华东师范大学、华东理工大学等19所成员高校,以“资源共享,优势互补、共同发展、优化办学”为宗旨,以加快教育体制的改革,积极探索与社会主义市场经济体制相适应的办学机制和办学模式,优化配置和充分利用现有教育资源。

12月15日,参赛选手们齐聚比赛现场,在竞技中不断超越自我,展现出他们的才华和创造力。这场比赛不仅是技术的竞争,也是智慧的交流,在一次次键盘的敲击中,见证着新一代科技人才的飞速成长。

获奖赛队上台领奖

经过一天的激烈角逐,根据参赛者最终提交作品的算子性能数据排名显示,来自复旦大学的“回眸”队与来自上海交通大学的“Dragon”队分别夺得本场专场赛一、二等奖。在颁奖环节中,上海市西南片区高校联合办学管理委员会冯小革主任和上海交通大学学生创新中心信息技术(IT)实验室实验师梁晓妮为获奖赛队颁发奖品。

此外,为了支持参赛者更好地开展实践,主办方还为加入昇腾AI原生人才促进计划的选手颁发了香橙派AIpro开发板。该计划面向高校实践组织或个人,旨在使能和促进合作高校基于昇腾技术路线开展项目实践,培养昇腾原生开发人才。选手们获颁的香橙派AIpro开发板采用昇腾AI技术路线,提供8/20TOPS的强大算力,能够覆盖生态开发者的主流应用场景,为参赛者提供了强有力的硬件支持。

高校与企业联合培养原生开发人才,对于适应新时代技术发展、提升人才培养质量、促进产教融合、解决就业问题以及推动科技成果转化等方面都具有重要意义。

参赛者获得香橙派AIpro开发板

倾囊相授,打造AI原生标杆赛事

赛手们能获得如此优异的成绩除了个人优势及团队配合,也离不开前一天的集中培训。集中培训期间,华为技术专家为报名者带来了AscendC算子编程快速入门、AscendC算子编程模型与算子实现详解,以及AscendC算子挑战赛赛题解析的系列专业培训。AscendC是CANN针对算子开发场景推出的编程语言,原生支持C和C++标准规范,最大化匹配用户开发习惯。通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术,助力AI开发者低成本完成算子开发和模型调优部署。经过授课培训,在技术专家的带指导下,参赛选手们能够快速掌握AscendC的基本概念和开发技巧,并在实操训练中处理问题时得心应手。有选手表示,“虽然没有在本场比赛中取得名次,但是经过两天培训和实操,不近对AscendC算子编程有了新的认知,也对人工智能领域的探索欲望更加强烈。”

此前在今年6月,上海交通大学就与华为技术有限公司正式签署合作协议,揭牌成立“上海交通大学-鲲鹏昇腾科教创新卓越中心”。通过卓越中心建设,校企双方在科研平台建设、计算产业前沿课题研究、课程体系建设以及研究人才培养等方面展开深入合作,进一步加强在人才培养和科技创新上的紧密协作。本次上海交通大学专场赛也是卓越中心的实践之一。

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4.牛客竞赛OJACM/NOI/CSP/CCPC/ICPC牛客竞赛是专业的编程算法训练平台,包括ACM校赛、ICPC、CCPC、CSP、信息学奥赛、NOI等编程比赛提高训练营。适合初级小白编程入门训练,包含CSP入门级提高级赛前集训、ACM区域赛前多校训练营。https://ac.nowcoder.com/
5.OGeek算法挑战赛最后我们采用的方案是,对训练集进行五折交叉统计,用训练集统计验证集,再把训练集跟验证集合并起来。这样构造出来的线上训练集依旧保持了与测试集接近的分布,而且由于完整保留了同分布的验证集,使得合并后数据集的相比单纯五折的训练集的分布要更加接近测试集。 https://www.jianshu.com/p/9330ef305742
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10.BetterSynth多模态大模型数据合成挑战赛算法大赛数据合成速度也是本次比赛一个重要的评测指标,线上赛时比赛方会提供相关的模型合成加速方法参考,帮助参赛选手提前了解模型加速技术,复赛时将会正式考察选手数据合成速度并计入最终排名成绩。模型加速参考资料会持续更新在竞赛页面。 【线下赛】2024年9月2日9:00—2024年9月6日 线下赛将在北京(暂定)以训练营方式举行,http://zhejianglab.aliyun.com/competition/entrance/532251
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