
当全球AI浪潮奔涌,科技竞争日趋激烈,推动智能计算领域实现高水平自立自强,不仅需要硬核的芯片支撑,更需要一批既懂计算原理又能驾驭国产算力平台的系统级人才。
面对这一时代命题,大学校园能否突破传统边界,真正成为通向产业实践的“练兵场”?来自2025年全国大学生计算机系统能力大赛—智能计算创新设计赛(“先导杯”) (以下简称“先导杯”) 的年轻选手们,用他们的探索与突破给出了有力回答。
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破题:
通向产业实践的“练兵场”
由全国高等学校计算机教育研究会等单位主办、中科曙光与中国科学技术大学联合承办的“先导杯”于近日举行了决赛,来自山西大学的王嘉宇和国防科技大学的朱天赐,正是这场赛事的亮眼代表。
他们并非传统意义上的“学霸”,却折射出更广泛高校开发者群体的真实面貌——凭借对技术的纯粹热爱与强大自驱力,在短短两个月内,完成从初识海光DCU国产算力,到从近万名选手中脱颖而出、闯入决赛的“关键一跃”。他们的成长轨迹,清晰印证了“教、学、训、赛”融合的新型人才培养模式正在发挥实效——将国产算力转化为普惠化实训平台,真正培养面向未来的“AI+”人才。
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探索: 国产算力平台上的“关键一跃”
在中科曙光等单位的战略支持下,“先导杯”将国产算力资源转化为学生触手可及的学习工具,以真实产业命题为牵引,搭建起从课堂认知到工程实践的桥梁,让“自主学习”与“以赛促学”成为突破资源瓶颈、实现能力跃迁的关键路径。
“这是我们团队第一次在国产算力平台上做优化,机会非常难得。”王嘉宇说道。大二就加入校超算队的他,一直在各类竞赛中拓宽技术视野。而国防科大的朱天赐,则出于对高性能计算的浓厚兴趣,渴望在不同架构的算力平台上探索更多可能。正是对国产算力的好奇与期待,让他们共同走进了“先导杯”。
朱天赐在参赛后感慨:“海光DCU的算力成熟度超出预期,不仅具备实用的计算能力,在性能和兼容性上也已达到高度可用。”“之前对国产算力了解不多,‘先导杯’让我们接触到真实的产业场景,弥合了从理论到工程实践的断层。”王嘉宇补充道。
深耕: 从“会使用”到“懂优化”的思维跃迁
对两位选手而言,“先导杯”不仅提供了国产算力的实战机会,更推动他们实现了从“使用者”到“架构思考者”的认知升级。赛题直面产业真问题,强调系统级优化能力,这正是锻造未来AI产业核心人才所必需的历练。
在算力支持方面,海光DCU良好的生态兼容性极大降低了参赛者的入门门槛。“组委会提供了完善的技术文档,生态也与CUDA完全兼容,让我们能快速上手,把精力聚焦在核心创新上。”王嘉宇分享道。
本届赛题紧密贴合AI工程实践,覆盖大模型效率优化、推理框架底层算子性能提升、线性方程求解等多个硬核方向。例如“MoE语言模型端要端优化”“ONNX Runtime算子性能优化”以及“GMRES算法优化”等,均来自行业真实挑战。
“赛题非常有意义,都是AI领域的实际难题,也与我们研究课题中常用的技术方法高度相关,是对理论学习成果的有效验证。”朱天赐表示。
大赛尤其注重对底层硬件特性与算子原理的深入理解,引导选手建立系统级的全局视野。“‘先导杯’考察的是更底层的系统优化能力,参数控制非常严格,这完全不同于那些只追求结果的‘调参大赛’,对我们夯实技术根基至关重要。”朱天赐强调。
共创: 从“参与者”到“共建者”的身份蜕变
随着中科曙光协同AI芯片、整机、大模型等20多家产业链伙伴共同发布国内首个AI计算开放架构,AI技术的集群创新步伐加快,也对人才培养提出了更高要求。连续举办六届的“先导杯”,正致力于在产学研协同中发挥更大作用,助力培养兼具硬件架构理解、软件算法能力和系统思维的复合型人才。
赛事的价值远超竞技本身。“先导杯”成功点燃了高校开发者对国产算力深入探索的热情。正如王嘉宇所说,即便决赛落幕,他仍将持续研究各类算法在曙光算力平台上的适配与优化。
更可贵的是,像王嘉宇、朱天赐这样的参赛者,正主动从“平台使用者”转型为“经验分享者”与“问题解决者”。他们开始向同学推荐海光DCU,交流算子优化技巧。这一从“参赛者”到“共建者”的身份转变,生动诠释了国产算力生态持续进化的内生动力。
“我们最大的成就感,是看到自己写的代码高效运行在国产平台上,每一行代码都在为国产AI基础设施添砖加瓦。”朱天赐的感言,道出了无数校园开发者的共同心声。
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