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首届全国先进计算技术创新大赛火热报名中!赛题介绍之4:生态构建专题赛

作者:CSDN发布时间:2023-08-30

原标题:首届全国先进计算技术创新大赛火热报名中!赛题介绍之4:生态构建专题赛

在工业和信息化部电子信息司支持下,由中国信息通信研究院、四川省经济和信息化厅、达州市人民政府共同主办的首届全国先进计算大赛于7月11日顺利启幕。大赛共分为算力创新、算法创新、应用创新和生态构建等四个赛道,自启动以来,已累计有1800余支队伍报名参赛,目前大赛线上初赛仍在进行中。大赛共设置百万奖金池,并为获奖选手提供产融对接、政企合作等多种机会,目前大赛初赛赛程刚刚过半,欢迎来自五湖四海的企业、高校、个人开发者积极参赛,相关信息详见首届全国先进计算技术创新大赛官网。

大赛报名链接:

http://www.ac-innovation.com/

大赛央视网专栏:

https://business.cctv.com/special/qgjsjscxds/index.shtml

生态构建专题赛共设三道赛题,分别为“ARM服务器的内存RAS设计”、“基于AI算法的Linux平台应用UI自动化识别与测试”和“基于计算硬件平台的AI大模型迁移”。

一、

2023D1-ARM服务器的内存RAS设计

赛题说明

01

赛题背景

目前ARM计算平台在生态适配性上仍与X86计算平台存在较大差距,尤其在可靠性适配方面,即RAS特性还没有系统性的实现,这导致了ARM计算平台在进入金融市场存在可靠性不足的问题。

基于ARM平台如何提升平台可靠性,构建对内存故障、CPU故障、总线故障的检测方法和容错能力,是提升ARM平台可用性的一个关键问题。

02

赛题任务

基于ARM平台为基础,重点针对内存故障检测和容错问题进行研究,给出解决措施;需要基于ARM框架进行故障检测方式分析,并考虑如何通过OS进行故障内存在线隔离,形成完整的方案,并通过在飞腾S2500 ARM平台上进行模拟实现页面隔离(会提供内存的地址,供模拟隔离)。

图1:基于硬件错误的linux内核的隔离策略

参赛队伍需基于ARM平台,针对内存可纠正错误实现故障检测和容错设计和验证,给出判定内存页面故障的方法(本题针对内存可纠正错误),并通过基于ARM的RAS架构分析,输出故障上报和容错的方案,包括相关的模块以及模块的功能和处理流程。并最终在设备上模拟验证部分流程是否符合预期。

专题赛阶段:

参赛队伍在初赛阶段需完成方案设计,包括内存可纠正错误的检测方法和容错总体框架,结合方案并基于linux系统,给出对应接口及其实现详细机理;输出方案设计文档及重点技术的机理描述,在线提交。复赛阶段,参赛团队需要基于初赛的设计方案参与现场答辩,通过答辩考察方案及重点环节的掌握程度,例如检测算法或页面隔离等技术等。

总决赛阶段:

参赛团队需在主办方提供的云服务器上,完成模拟内存故障(主办方会提供基于飞腾S2500处理器或X86服务器的待隔离内存地址,针对该地址进行隔离即可,即无需实现故障检测,只实现隔离模拟即可)页面在线隔离,需要基于OS对ARM平台的流程来实现,进而模拟实现ARM平台下的内存页面在线隔离展示,并通过ppt进行现场答辩。

03

赛程赛制

专题赛分为线上初赛和线下复赛两个阶段:

(一)线上初赛:参赛队伍线上提交作品。大赛专家组依据参赛队伍进行线上评分,选取优秀者进入线下复赛。

(二)线下复赛:在专题赛主办地举办。通过现场答辩,角逐出优胜奖入围总决赛。

总决赛:在四川省达州市举办。通过现场答辩,评选出一、二、三等奖。

04

赛题技术支持

参赛环境:参赛队伍可申请使用由中国电子云计算平台提供的算力资源。

二、

2023D2-基于AI算法的Linux平台应用UI自动化识别与测试

赛题说明

01

赛题背景

2020年底麒麟生态软硬件适配量已突破150万项,但和国际头部操作系统相比还有较大差距。软硬件生态适配体量大,类型复杂多样、产品迭代速度快等问题给适配测试工作带来巨大挑战,用户真实场景难以全覆盖、回归测试人工成本高,迫切需要一个高效智能的自动化测试方案来保障生态适配质量,快速构建操作系统创新软硬件生态。

02

赛题任务

专题赛赛题:

对于Linux操作系统来说,软件生态的大批量适配测试一直没有形成广泛而通用的UI自动化方案,原因之一在于其软件类型复杂多样,比如麒麟操作系统的应用生态,因开发者不同应用可粗略分为自研应用、开源软件、三方应用等,也可按照应用类型不同分为桌面应用程序、web应用、基于KMRE的移动端应用、基于CrossOver的Windows应用、驱动程序等,因此存在应用开发语言、技术、规范不统一,控件识别难度大等问题,难以形成通用普适的图形化界面测试方法。

针对Linux UI自动化测试问题,参赛团队需要构建一个UI控件识别模型或识别工具,并形成文档。建议采用如下工作步骤:

1)获取训练数据集:从各大图标网站爬取或下载大量数据集,为模型训练做准备。

2)数据预处理:利用图像处理技术将获取的数据集处理成格式类型相同的数据,并对数据进行标注,标注为训练集和测试集。

3)模型训练:使用机器学习或深度学习常用算法进行训练,得到控件识别模型。

4)模型预测与调优:测试模型的识别效果并对模型进行精度调优。

5)形成工具:使用Python编写控件识别工具,输入控件截图可返回控件名称或控件功能名称。

*开发语言建议为Python,熟悉常用的自动化测试框架设计,能够在银河麒麟桌面操作系统V10 SP1上成功运行,覆盖的应用可从麒麟软件商店抽取。

总决赛赛题:

麒麟软件生态适配体量大,类型复杂多样、产品迭代速度快给适配测试工作带来巨大挑战,问题具体表现在两个方面。一是用户真实场景难以覆盖到。用户在使用操作系统时,往往涉及到较为复杂的场景,如编辑文档的同时还会使用实时通信软件进行聊天。而往往对于操作系统、三方软件的适配测试是由不测试人员分别开展的,很难保证覆盖到用户使用时的更复杂场景。二是回归测试人工成本高。操作系统与三方软件的版本快速迭代,尤其是操作系统级别的迭代,在兼容性标准不统一与Linux碎片化的问题得到解决前,每次都需要对仓库源级别的应用进行大批量的回归测试;尽管采取了一些UI自动化测试方案,但都需要通过维护自动化脚本来实现测试自动化,随着产品快速迭代,自动化测试脚本的维护将消耗很大的人力成本和时间成本。

结合国内操作系统生态适配现状,合理引入技术,形成一套智能探索测试方案,以真实用户的视角在操作系统与应用内实现自主探索,全流程无人参与的自动化测试。要求如下:

1)可参考行业内较为成熟的Monkeybot、AI自动化手游测试等方案,优化设计并形成适用于国内操作系统的《基于AI技术的智能探索测试方案》,包含问题分析、方案设计、创新点、价值性等内容。在UI控件识别能力、业务理解能力、智能决策、路径覆盖上,要进行具体的分析,给出选型依据,并提供验证思路。

2)开发实现(可选),包括但不仅限于:一套测试工具支持麒麟多系统(银河麒麟操作系统V10,银河麒麟操作系统V10 SP1),建议考虑兼容不少于2种架构(例如X86、ARM、MIPS、990、9006C、LoongArch等);具有主动理解业务的能力,能够智能做出决策,摆脱对测试脚本的依赖,有效覆盖用户使用的场景。

*决赛赛题更偏重于在智能探索测试领域找到一个方向或思路,以形成方案为主,代码实现为辅。

03

赛程赛制

专题赛分为线上初赛和线下复赛两个阶段:

(一)线上初赛:参赛队伍线上提交作品。大赛专家组依据参赛队伍进行线上评分,选取优秀者进入线下复赛。

(二)线下复赛:在专题赛主办地举办。通过现场答辩,角逐出优胜奖入围总决赛。

总决赛:在四川省达州市举办。通过现场答辩,评选出一、二、三等奖。

04

赛题技术支持

参赛团队可线上申请试用后下载获得银河麒麟桌面操作系统:https://www.kylinos.cn/scheme/desktop/2.html。

三、

2023D3-基于计算硬件平台的AI大模型迁移

赛题说明

01

赛题背景

在人工智能领域,ChatGPT、GPT-4、文心一言等大模型已成为当前前沿主题,越来越多的AI公司也加入到大模型研究之中,人工智能已经发展到了一个新的阶段,对底层计算技术也提出了更高要求。

02

赛题任务

参赛队伍需以曙光计算服务平台为基础,进行大模型迁移或研发。

参赛队伍在研发过程中需基于曙光自研的软件栈(配套有成熟软件库、编译器等)。

参赛队伍使用的其他相关软件建议均使用国产化软件,如深度学习框架等。

*此处列举出多种常见大模型:Luotuo-Chinese-LLM、GPT、GLM、Bloom、swin-transformer、transformer、GLIP、Bert-large、stable diffusion、LSTM、MAE、UniVIP、VisualBert、Moco、emae、wav2vec2。(仅供参考,建议参赛选手优先实现中文大模型)

03

赛程赛制

专题赛分为线上初赛和线下复赛两个阶段:

(一)线上初赛:参赛队伍线上提交作品。大赛专家组依据参赛队伍进行线上评分,选取优秀者进入线下复赛。

(二)线下复赛:在专题赛主办地举办。通过现场答辩,角逐出优胜奖入围总决赛。

总决赛:在四川省达州市举办。通过现场答辩,评选出一、二、三等奖。

04

赛题技术支持

(1)提供曙光计算服务平台

https://ac.sugon.com/ac/home/index.html相关的使用文档,开发者社区地址,以及技术支持。

(2)提供SoThisAI平台的功能展示。

(3)提供2~3次的曙光计算服务平台以及相关硬件的技术培训,确保参赛团队可以更快的使用平台。

(4)提供交流群,在工作时间内为参赛团队提供各种支持。

温馨提示

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