Serendipity
c5a1aedef1
- README.md: 重写为简洁版（有效优化表、文件结构、评测环境） - 删除推理优化方案.md（内容已合并到 CLAUDE.md） - 删除 docs/superpowers/（过期实现计划） - 保留 EXPERIMENTS.md（实验记录模板）
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# CTI-Inference-Opt
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百度商业AI技术创新大赛 (CTI) 2026 — **生成式推荐广告排序推理性能优化**
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[](https://gitea.liuhangyv.top/Serendipity/CTI-Inference-Opt)
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## 赛题
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> [比赛主页](https://aistudio.baidu.com/competition/detail/1461) · [大赛官网](http://cti.baidu.com) · [提交结果](https://aistudio.baidu.com/competition/detail/1461/0/submit-result) · [比赛规则](https://aistudio.baidu.com/competition/detail/1461/0/rules)
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给定基于 Transformer 的生成式推荐广告排序模型（GRAB），在**不改变模型结构、不在测试集上训练**的前提下，极致优化推理性能。量化/稀疏/剪枝明确允许。
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## 模型架构
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RepEncoder (28 slots × 512d Embedding) → segment_reduce → LayerNorm → Linear
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→ 8 层 Transformer (512d, 8 heads, Pre-LN)
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→ Multi-Head Attention (SDPA / Flash Attention)
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→ SMoE FFN (8 experts, Top-2 gating, k=2)
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→ Linear → Sigmoid → CTR
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```
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~6.5M~11.3M 参数，基于 [GRAB](https://arxiv.org/abs/2602.01865) / [HSTU](https://arxiv.org/abs/2402.17152) 论文。
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## 有效优化
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| # | 优化 | 原理 | 耗时 |
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| 1 | FP16 量化 | 模型半精度 + Embedding FP32 | 152s |
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| 2 | Flash Attention | SDPA 数学等价替换 | 94.5s |
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| 3 | 消除 GPU 同步 | 移除 MoE mask.any() + searchsorted mask | 88.1s |
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| 4 | Expert 相似度合并 | 余弦相似度 >0.90 的 expert 合并 | 86.5s |
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| 5 | 稠密向量化 MoE | einsum 并行算 8 个 expert | PR#1 |
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| 6 | RepEncoder 融合查表 | 28 slot 拼单次 segment_reduce | PR#1 |
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## 评分规则
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| 维度 | 要求 | 不达标 |
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| 推理效率 | ≤ 5min，环境构建 ≤ 20min | **总分 0** |
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| 模型效果 | AUC ≥ 0.65，PCOC ∈ [0.85, 1.15] | **总分 0** |
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## 评测环境
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- **硬件**: NVIDIA A800 (80GB, SM80)
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- **软件**: Python 3.10 + PyTorch 2.6.0 + CUDA 12.4
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- **评测数据集 ≠ baseline 数据集**
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## 提交
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```bash
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cd 代码/code
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zip submit.zip infer.py build_env.sh
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```
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约束：不包含 `dataset/`、`ckpt.pt`，包后缀 `.zip`，每天最多 10 次。
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## 文件结构
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代码/code/
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├── infer.py # 推理主脚本（提交核心）
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├── build_env.sh # 环境构建脚本
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├── requirements.txt # 服务端依赖（torch 2.6.0 + CUDA 12.4）
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├── EXPERIMENTS.md # 实验记录表
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└── bench.py # 本地测量脚本（不进提交包）
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论文/
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├── GRAB.md / HSTU.md # 论文 OCR markdown
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└── imgs/ # 论文图片
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代码/任务提交接口说明.md # 官方接口规范
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CLAUDE.md # 项目开发指引
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```
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## 许可证
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MIT License
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