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[task]: 002-example
待办的
#ICXA2D
阔海生
成员
创建于
2025-09-10 11:59
### 这个任务是否已经存在？ - [x] 我已经搜索过现有的任务 (https://gitee.com/ccf-ai-infra/GPUCodeForces/issues) ### 如何实现 1. 新建了一个example 2. 区别于001-example，使用了swish算子 --siwsh算子： 1. 计算更简单： •Swish = x * sigmoid(x) •仅需指数运算和乘法，比GeLU简单 •更容易实现且更少出现精度问题 2.精度保障措施： •使用PyTorch内置的x * torch.sigmoid(x)作为基准 •添加详细的误差分析（最大误差和平均误差） •设置严格的误差阈值（最大误差<0.0001） •添加GPU预热步骤，避免初始运行影响精度 3.性能优化： •每个线程仅处理一个元素，避免复杂计算 •使用高效的sigmoid实现（1/(1+exp(-x))） •保持256线程块大小，平衡并行效率 •在性能测试前添加GPU预热步骤 ### 完成目标的预期效果 精度对齐验证： 精度对齐：最大误差0.000000，平均误差0.000000 性能加速比测试： PyTorch内置Swish平均执行时间：0.000037秒 自定义cUDASwish平均执行时间：0.000052秒 加速比（Speedup）：0.72x ### 目标的验收方式如何 通过提交后的测试结果验证 ### 其它背景材料 [在这里上传背景材料及图片]
### 这个任务是否已经存在？ - [x] 我已经搜索过现有的任务 (https://gitee.com/ccf-ai-infra/GPUCodeForces/issues) ### 如何实现 1. 新建了一个example 2. 区别于001-example，使用了swish算子 --siwsh算子： 1. 计算更简单： •Swish = x * sigmoid(x) •仅需指数运算和乘法，比GeLU简单 •更容易实现且更少出现精度问题 2.精度保障措施： •使用PyTorch内置的x * torch.sigmoid(x)作为基准 •添加详细的误差分析（最大误差和平均误差） •设置严格的误差阈值（最大误差<0.0001） •添加GPU预热步骤，避免初始运行影响精度 3.性能优化： •每个线程仅处理一个元素，避免复杂计算 •使用高效的sigmoid实现（1/(1+exp(-x))） •保持256线程块大小，平衡并行效率 •在性能测试前添加GPU预热步骤 ### 完成目标的预期效果 精度对齐验证： 精度对齐：最大误差0.000000，平均误差0.000000 性能加速比测试： PyTorch内置Swish平均执行时间：0.000037秒 自定义cUDASwish平均执行时间：0.000052秒 加速比（Speedup）：0.72x ### 目标的验收方式如何 通过提交后的测试结果验证 ### 其它背景材料 [在这里上传背景材料及图片]
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待办的
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未关联
main
开始日期 - 截止日期
-
置顶选项
不置顶
置顶等级：高
置顶等级：中
置顶等级：低
优先级
不指定
严重
主要
次要
不重要
参与者（1）
1
https://gitee.com/ccf-ai-infra/GPUCodeForces.git
git@gitee.com:ccf-ai-infra/GPUCodeForces.git
ccf-ai-infra
GPUCodeForces
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