CTI-Inference-Opt

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

团队

成员	AI Studio 用户名	角色
刘航宇	—	队长
张君硕	qianban139	队员
谢松熹	sidny1988	队员

赛题

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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。

模型架构

RepEncoder (28 slots × 512d Embedding) → segment_reduce → LayerNorm → Linear
  → 8 层 Transformer (512d, 8 heads, Pre-LN)
    → Multi-Head Attention (SDPA / Flash Attention)
    → SMoE FFN (8 experts, Top-2 gating, k=2)
  → Linear → Sigmoid → CTR

6.5M11.3M 参数，基于 GRAB / HSTU 论文。

有效优化

#	优化	原理	耗时
1	FP16 量化	模型半精度 + Embedding FP32	152s
2	Flash Attention	SDPA 数学等价替换	94.5s
3	消除 GPU 同步	移除 MoE mask.any() + searchsorted mask	88.1s
4	Expert 相似度合并	余弦相似度 >0.90 的 expert 合并	86.5s
5	稠密向量化 MoE	einsum 并行算 8 个 expert	PR#1
6	RepEncoder 融合查表	28 slot 拼单次 segment_reduce	PR#1

评分规则

维度	要求	不达标
推理效率	≤ 5min，环境构建 ≤ 20min	总分 0
模型效果	AUC ≥ 0.65，PCOC ∈ [0.85, 1.15]	总分 0

评测环境

• 硬件: NVIDIA A800 (80GB, SM80)
• 软件: Python 3.10 + PyTorch 2.6.0 + CUDA 12.4
• 评测数据集 ≠ baseline 数据集

提交

cd 代码/code
zip submit.zip infer.py build_env.sh

约束：不包含 dataset/、ckpt.pt，包后缀 .zip，每天最多 10 次。

文件结构

代码/code/
├── infer.py           # 推理主脚本（提交核心）
├── build_env.sh       # 环境构建脚本
├── requirements.txt   # 服务端依赖（torch 2.6.0 + CUDA 12.4）
├── EXPERIMENTS.md     # 实验记录表
└── bench.py           # 本地测量脚本（不进提交包）

论文/
├── GRAB.md / HSTU.md  # 论文 OCR markdown
└── imgs/              # 论文图片

代码/任务提交接口说明.md  # 官方接口规范
CLAUDE.md               # 项目开发指引

许可证

MIT License