ARTICLE · 1002484

PAC 2026 | 优化组决赛赛题说明【题一:张量缩并优化】

发布时间：2026-09-16 00:47:01 最近访问：2026-09-16 00:47:00

赛题简介

本赛题聚焦FP64张量缩并的并行加速。参赛队需在大赛指定平台的单CPU（304核、8个MPI进程）平台上，运用C/C++、汇编及Intrinsics等技术对特定规模的张量计算进行性能调优。在确保相对误差小于1e-8的精度底线下，以最终实现的Time值决定成绩。

准备说明

（1）按照《PAC决赛算力平台使用手册》进行账户认证，强烈建议初次登陆修改密码。

（2）上传赛题工程代码以及工具包到个人账户目录。赛题工程代码以及工具包下载（密码由组委会单独发放）：

https://pan.baidu.com/s/1fRr5duy0FfDECwJaUYc-6w

（3）在用户的工作目录/home/share/user_name，解压并安装工具包：

tar -xzvf XXXXX.tar.gz

找到工具包中的install.sh脚本，执行：

bash install.sh

安装过程以此会提示安装选项，默认参数即可，如果特殊需要可参考：

https://www.hikunpeng.com/developer/hpc/hpckit-download

(4) 在用户的工作目录

/home/share/user_name/workspace，解压赛题1压缩包：

unzip tensor_contraction_3way.zip

赛题说明

本版本实现3-张量连续缩并，包含两个测试用例：

testcase1: (s,t,p) × (s,u,q) × (t,u,r) → (p,q,r)
testcase2: (s,p,t) × (t,q,u) × (u,r,s) → (p,q,r)

样例程序实现如下，不得改变数据规模和精度类型；收缩顺序、通信方式以及缩并算法可以修改。

testcase1: (s,t,p) × (s,u,q) × (t,u,r) → (p,q,r)

张量A: (s,t,p) = (4,4000,4000)，按p维分布
张量B: (s,u,q) = (4,4000,4000)，按q维分布
张量C: (t,u,r) = (4000,4000,4)，全局广播
收缩顺序: B×C over u → D(s,q,t,r)，然后 D×A over s,t

testcase2: (s,p,t) × (t,q,u) × (u,r,s) → (p,q,r)

张量A: (s,p,t) = (8000,8000,2)，按p维分布
张量B: (t,q,u) = (2,4000,4000)，按q维分布
张量C: (u,r,s) = (4000,2,8000)，全局广播
收缩顺序: B×C over u → E(t,q,r,s)，然后 E×A over s,t

不可修改计时范围，计时区间包括 MPI通信+张量缩并计算；文件数据读取和最后多进程数据合并不计入耗时

编译

用GCC编译

source /TOOL_PATH/HPCKit/26.1.RC1/setvars.sh --use-gcc

# 以实际工具包安装路径为准

mpic++ -O2 -march=armv9-a+sme+sve2 -std=c++17 -fopenmp

tensor_contraction_3way_mpi.cpp -o

tensor_contraction_3way_mpi

# 如果要查看DEBUG信息，编译时使用宏 -DDEBUG

用Bisheng编译

source /TOOL_PATH/HPCKit/26.1.RC1/setvars.sh

# 以实际HPCKit安装路径为准

mpic++ -O2 -march=armv9-a+sme+sve2 -std=c++17 -fopenmp

tensor_contraction_3way_mpi.cpp -o

tensor_contraction_3way_mpi

运行

运行前准备

创建rankfile_8x36.txt文件，用于MPI任务绑定

# 要求8个进程绑分别绑到8个NUMA，这里用的是NUMA ID为8~15的NUMA上的CPU核心ID，每个进程可设置36个线程，每个线程对应一个CPU核心

# 跳过每个NUMA节点的前1个和后1个核心（保留中间36个）

rank 0=localhost slot=305-340

rank 1=localhost slot=343-378

rank 2=localhost slot=381-416

rank 3=localhost slot=419-454

rank 4=localhost slot=457-492

rank 5=localhost slot=495-530

rank 6=localhost slot=533-568

rank 7=localhost slot=571-606

检查tensor_data目录下是否有以下输入文件。

A_tc1.bin A_tc2.bin B_tc1.bin B_tc2.bin C_tc1.bin C_tc2.bin

# tc1表示testcase1，tc2表示testcase2；A，B，C对应输入的ABC矩阵

执行命令

本地执行

mpirun -np 8 --rankfile rankfile_8x36.txt --allow-run-as-root -x OMP_NUM_THREADS=36 -x OMP_PLACES=cores -x OMP_PROC_BIND=close ./tensor_contraction_3way_mpi

通过多瑙提交作业

编写run.sh脚本

source /TOOL_PATH/HPCKit/26.1.RC1/setvars.sh --use-gcc;

# 以实际HPCKit安装路径为准

export UCX_TLS=sm,self;

export OMPI_MCA_btl=vader,self;

mpirun -np 8 --rankfile rankfile_8x36.txt -x UCX_TLS -x OMPI_MCA_btl -x OMP_NUM_THREADS=36 -x OMP_PLACES=cores -x OMP_PROC_BIND=close ./tensor_contraction_3way_mpi

dsub命令提交作业