AMD 成立于 1969 年，总部位于美国加州圣克拉拉，现已发展为全球领先的高性能与自适应计算公司，全球员工超过 28,000 名（截至 2025 年 3 月）。公司产品涵盖 CPU、GPU、FPGA、DPU 及系统级芯片，并结合强大的软件能力，广泛应用于云端、边缘和终端设备。

AMD 致力于推动人工智能发展，提供端到端的 AI 训练与推理解决方案，构建开放生态系统，并积极与中国生态伙伴合作，助力产业数字化转型。

中国是 AMD 全球战略的重要市场。自 1993 年进入中国以来，AMD 不断扩大在华投入，业务涵盖产品销售、战略合作、新品开发等。2004 年成立大中华区总部，现由高级副总裁 潘晓明 领导。

2006 年，AMD 在上海设立研发中心，以上海研发中心为主体的中国研发中心逐渐发展壮大，现已成为全球研发体系的重要组成，拥有超 4,000 名研发人员，覆盖芯片设计、软件开发与系统测试，并与本地客户紧密合作，推动技术落地。近年来，AMD 在 AI 创新与可持续发展方面表现突出，荣获“2023年度杰出可持续创新企业”“ 2023-2024年度最受尊敬企业”称号，2024“世界互联网大会杰出贡献奖”等多项荣誉。

一、奖项设置

一等奖：1名 ¥10,000

二等奖：2名 ¥5,000

三等奖：3名 ¥2,000

 

二、赛程安排

（一）报名截止时间：2025年7月10日24:00。

（二）报名方式：采用线下报名方式，报名截止前完成报名费缴纳，并将参赛作品打包压缩，与线下报名表（见附件）、缴费凭证一并发送至官方邮箱。建议优先提交报名表，便于命题企业提供技术支持。

（三）报名邮箱：CIEEDA@163.COM

（四）缴费账号（线下转账）:

1. 开户名称：中国电子学会

2. 账    号：9558850200000514831

对于成功提交作品的团队，学校将对参赛团队的报名费予以报销。

（五）其他:

1. 7月10日报名截止后，秘书处将组织团队在官网完善信息并生成获奖证书，电子发票将发至队长邮箱。

2. 线下报名仅延长截止时间，不影响其他赛程安排。

 

三、赛题描述

赛题一：

基于 ROCm on Radeon™平台的DeepSeek大语言模型部署性能优化

1、赛题描述：

随着 AMD ROCm 软件栈对RDNA3架构支持的不断完善，面向专业及创意人士设计的 AMD Radeon™ PRO W7000 系列工作站显卡，凭借其卓越的48GB GDDR6 显存容量，正逐步成为应对当前 AI 开发面临的严峻挑战时有效且经济的解决方案。目前，ROCm 搭配W7000 系工作站 GPU的组合已支持大部分业内主流的模型以及部署框架。

本命题要求参与者在搭载单张W7000工作站GPU的平台上优化使用vLLM框架部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型的性能。

建议的优化方向包括但不限于：

提升常见算子（如 Elementwise、GEMM 等）的执行效率，并对部署管线中的算子进行融合优化。

ROCm on Radeon™对诸多量化方法（如 AWQ、Marlin 等）提供支持。

对算法使用的计算内核（如 Attention、MoE 等）进行优化。

2、提交要求：

参赛者应基于指定代码仓库（如vLLM、PyTorch、Triton等）进行代码更改，经本地编译验证后提交code patch，并附上本地测试结果显示的性能提升幅度。性能提升基于代码改正，而非依靠部署参数调整。具体参数参见技术支持部分。

2.1 赛题提交要求 (初赛)

技术论文– Word文档 (必选）

视频文件, 限制3分钟 (必选)

门型展架，尺寸180cm*80cm（必选）

演示说明– PPT文档 (可选)

2.2 赛题提交要求 (决赛)

技术论文– Word文档 (必选）

演示说明– PPT文档 (必选)

3、评分标准：

所有提交的代码将统一在ROCm on Radeon™ 平台上进行验证，并根据性能提升的幅度进行排名。

基础得分= 优化幅度百分比 x 100

加分项：（由AMD评审团打分）

创新性（5分）：优化方案的原创程度及复杂程度。

实用性（5分）：优化方案对ROCm 生态推广的积极作用。

可读性（2 分）：提交优化方案的详细阐述文档或 PPT。

4、硬件平台配置：

（报名审核后，通知云服务申请表）

5、视频教程：

在8卡AMD W7800运行DeepSeek R1

链接：https://www.bilibili.com/video/BV1i8j3zJExM

6、本地开发环境：

推荐使用 AMD Radeon™ PRO W7800

7、技术支持 ：

扫描二维码加入赛题一竞赛沟通QQ群：

8、软件环境：

Benchmark教程（以修改vLLM为例）

（1）准备DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型和ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json数据集

（2）推荐使用PyTorch-On-ROCm Docker Image创建container。

（3）在container内安装带有本地修改的vLLM。

（4）启动vLLM server

（1）运行benchmark并观测结果

9、相关链接：

• AMD Radeon™ PRO W7800 Professional Graphics Specification:

https://www.amd.com/en/products/graphics/workstations/radeon-pro/w7800.html

• Getting Started Guide: Using AMD ROCm™ Software on Radeon™ GPUs:

https://www.amd.com/en/developer/resources/ml-radeon.html

• Inferencing and serving with vLLM on AMD GPUs:

https://rocm.blogs.amd.com/artificial-intelligence/vllm/README.html

赛题二：基于AMD AI PC的AI应用开发 (自由命题)

1. 赛题描述：

AI PC(人工智能个人电脑) 是一种集成AI技术的个人电脑，通过本地算力、自然语言交互、个性化大模型等核心能力，重构传统PC的体验，使其从工具升级为 “个人智能助理” 。

参赛队伍使用AMD 指定的APU产品开发一个AI应用，围绕以下领域 (包括但不限于):

• AI应用专业领域

• AI应用日常生活娱乐

• AI PC与其他智能设备的链接与整合

2、赛题要求：

2.1硬件环境

• AI PC 云平台接入（报名审核后，通知云服务申请表）

型号：Beelink SER / 处理器：AMD Ryzen HX370 / 内存：32GB RAM / 存储：1TB SSD

• 操作系统：Windows 11

• 外设请根据AI应用设计自行配置

2.2 AI应用的设计与实现

• 基于所提供的硬件环境，以及利用AMD 推荐模型 https://huggingface.co/amd 或者自选模型，完成所选场景下的AI应用开发。

• 参赛作品须提出创新的解决方案，展示其前瞻性的思考和设计。

• 参赛作品须具有实际的应用价值。

• 参赛作品须充分发挥AMD 产品的算力优势 (iGPU, NPU, CPU)实现本地AI推理。

• 加分项：充分利用本地AI算力前提下，提升电源利用能效。

2.3赛题提交要求 (初赛)

• 技术论文 – Word文档 (必选）

• 视频文件, 限制3分钟 (必选)

• 门型展架，尺寸180cm*80cm（必选）

• 演示说明 – PPT文档 (可选)

2.4赛题提交要求 (决赛)

• 技术论文 – Word文档 (必选）

• 演示说明 – PPT文档 (必选)

3、评分标准：

3.1技术创新和实用性 30%

• AI应用基于的模型（或模型组）

• 提出创新的解决方案

• 能够有效地解决现实世界中的问题

• 复杂度和计算效率

示例：一个使用深度学习技术进行图像分类的模型，若其准确率超过90%且计算速度快于现有方法，则会得高分。

3.2 AI应用程序与用户交互程度 20%

示例：一个语音助手模型，若能根据用户的口音和语调自适应，并提供直观的界面，则会得高分。

3.3论文，PPT的清晰度与逻辑 20%

• 文献综述全面、正确

• 方法描述清晰、易于理解

• 结果分析合理、令人信服

3.4功能完整度 + 稳定性 15%

• 完成所有预定任务

• 运行速度和稳定性

示例：一个文本生成模型，若其能生成高质量文本且运行速度快、稳定，则会得高分。

3.5 Demo (现场直播、预先录制视频等形式) 10%

• 清晰展示该应用的功能和性能

• 可以帮助用户轻松理解和使用该应用

示例：一个人脸识别模型，若其Demo能快速、准确识别人脸并提供友好界面，则会得高分。

3.6 用户隐私数据是否受到保护 5%

• 是否收集和存储用户的隐私数据
• 用户的本地隐私数据是否加密

• 是否会将本地存储的隐私数据上传到网络

• 是否有明确的隐私政策和使用条款
示例：一个社交媒体分析模型，若其在不收集用户隐私数据的情况下完成分析，并提供清晰的隐私政策，则会得高分。

4、参考链接：

• AMD AI Solutions：

https://www.amd.com/en/solutions/ai.html

• AMD HIP SDK on Windows:

https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-windows/en/latest/index.html

• AMD Ryzen AI:

https://ryzenai.docs.amd.com/en/latest/index.html

5、赛题二竞赛沟通QQ群：

 

“报名速递”

 

第二十届中国研究生电子设计竞赛

2025研电赛赛道速递：解锁企业命题专属福利+双赛道报名新规则

Ø ‌摆脱内卷‌：企业命题赛道启用‌独立评审池，仅限同类赛道团队角逐，一线技术工程师24小时在线指导。决赛现场入围率高达20%，决赛获奖率提升至10%（开放赛道7%左右）。

Ø ‌一赛三奖‌：解锁企业命题赛道"初赛团队奖+决赛团队奖+企业专项奖"三级激励体系，企业命题获奖团队将进入人才招聘绿色通道。

Ø ‌双赛道Buff‌：新增“光载信息”专项赛（可同时报名企业/开放赛道），冠军直通研电之星挑战赛。‌‌

具体内容详见竞赛参赛说明。