作为第八届 CCF 开源创新大赛的常规赛的赛题之一，第八届 CCF 开源创新大赛专项赛题 ——「开源 GPU 创新生态赛（常规赛）」第一期报名火热进行中。本次竞赛聚焦 GPU 底层算力革新与开源生态建设，HyperAI超神经是本次活动的官方合作社区，诚邀全球开发者共同攻坚。

作为第八届 CCF 开源创新大赛的常规赛的赛题之一，第八届 CCF 开源创新大赛专项赛题 ——「开源 GPU 创新生态赛（常规赛）」第一期报名火热进行中。本届大赛由中国计算机学会（CCF）主办，开源发展技术委员会（ODTC）承办。该赛事聚焦 GPU 技术与开源生态的深度融合，旨在推动国产算力创新及人工智能普惠化发展，吸引全球开发者、高校团队及企业共同探索 GPU 底层优化、算法加速与生态共建。面对大模型推理的「三高」困境（高延迟、高显存、高生态依赖），本次竞赛聚焦 GPU 底层算力革新与开源生态建设，HyperAI超神经是本次活动的官方合作社区，诚邀全球开发者共同攻坚。

具体而言，子赛题三——GPU 算子优化挑战赛方向，聚焦 GPU 底层性能优化与算子生成技术，鼓励参赛团队从编译优化、算子调度、内核生成等角度探索突破，为国产 GPU 性能提升提供新思路。

在这一方向中，TileLang 凭借灵活的编译抽象、高效的张量算子生成能力以及对国产 GPU 的深度适配，成为本赛题的技术亮点之一。它以开源社区为依托，探索算子优化的新范式，为 GPU 软件生态的国产化发展注入了强劲动力。

为更直观展示 TileLang 在国产 GPU 算子优化方向的探索与成果，本文详细给大家介绍 TileLang 国产 GPU 开发项目文档。

一、项目背景

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行业痛点

国产 GPU 生态的核心挑战

当前智算与通用计算领域中，GPU 内核开发面临双重困境：一方面，国际主流 GPU 开发语言学习成本高、代码量大，开发者需兼顾性能优化与生产力，门槛较高；另一方面，国产 GPU 虽在硬件性能上逐步追赶，但软件生态适配相对来说还有很大的进步空间，缺乏轻量化、高效的开发工具链，导致硬件算力难以充分释放，生态协同性不足。

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解决方案

TileLang 的技术突破

TileLang 作为 TileLang 社区主导的 GPU 内核领域专用语言，以「高效开发+性能不妥协」为核心，针对性解决行业痛点：

* 开发效率革命：采用 Python 式简洁语法，实现 FlashAttention 算子仅需 80 行代码，并保持了与官方版本持平的性能。这种代码量的大幅减少不仅降低了开发门槛，也提高了维护性和可读性。

* 分层接口适配：提供 3 个层次编程接口，覆盖从初学者到专家的全阶段需求，降低国产 GPU 开发门槛。

* 多硬件兼容：已在 MACA 曦云 C500、英伟达 H100/A100、AMD MI250/MI300X 等多类 GPU 上验证适配，支持「cuda/hip/cpu」多目标编译，兼容性广泛。

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生态协同

MACA 与开源社区的落地支持

为推动 TileLang 在国产 GPU 上的实际应用，MACA（国产高性能 GPU 代表厂商）与开源社区联合行动：

* 硬件适配：MACA AI 编译器团队和 TileLang 社区合作已提前参与该项目，探讨 MACA GPU 与 TileLang 的适配（开源仓库：mcTileLang），通过 MXMACA 软件栈实现深度协同，核心算子性能接近国际主流产品。

* 在线环境搭建：在模力方舟平台提供预配置的 TileLang 在线体验环境，开发者无需自行搭建硬件，直接基于曦云 C500（64GB 显存、Intel Xeon Gold 6530）来进行开发；

* 资源支持：提供专属算力券降低体验成本，同时开源完整适配代码与文档，助力生态共建。

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项目意义

本项目通过「语言工具+国产硬件+在线平台」的组合，打破国产 GPU 生态「硬件强、软件弱」的僵局，为开发者提供「开箱即用」的国产 GPU 开发方案，推动中国算力产业从「单点突破」转向「生态共荣」，助力智算、通用计算领域的国产化替代与创新发展。

二、快速上手：

TileLang国产GPU开发实践项目背景

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环境准备：获取 TileLang 在线开发资源

步骤 1：进入模力方舟算力市场

访问模力方舟相关网站，点击顶部导航栏「算力市场」，进入 MACA GPU 资源租用页面。

（https://ai.gitee.com/compute）

步骤 2：领取 TileLang 专属算力券

* 参与比赛活动，领取 TileLang 专属算力券；

* 算力券可直接兑换曦云 C 系列 GPU 容器资源，用于 TileLang 开发体验。

步骤 3：选择 TileLang 镜像与配置

* 硬件配置选择：默认选择「曦云C500」GPU，单卡配置为 64GB 显存、12 核 Intel Xeon Gold 6530 CPU

* 镜像选择：在「镜像」列表中勾选「基础镜像」下的「TileLang 0.1.5」

* 计费方式：支持按量收费、包日/包周/包月。

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容器启动与 TileLang 验证

步骤 1：启动GPU容器

完成配置与算力券兑换后，点击「启动容器」，等待容器初始化（通常耗时 1-3 分钟，可在「工作台」查看进度）。

步骤 2：执行快速验证命令

容器启动后，通过终端输入以下命令，验证 TileLang 环境可用性：

# 进入TileLang示例目录cd /root/mcTileLang/# 运行快速启动示例python3 ./examples/quickstart.py

步骤 3：确认验证结果

若终端输出以下信息，说明环境正常：

* 张量输出

（如 tensor([[ -1.4619, -19.9844, ... ]], device='cuda:0', dtype=torch.float16)）；

* 匹配提示

（Kernel output matches PyTorch reference）；

* 延迟数据

（如 Latency:0.11110399663448334 ms）。

可额外执行 mx-smi 命令，查看曦云 C500 GPU 状态（如温度、显存占用、功率等），确认硬件资源正常调用。

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进阶体验

TileLang 算子开发

步骤 1：参考官方文档

访问 MACA 开源项目文档，获取算子开发教程与 API 说明。

步骤 2：尝试核心算子开发

基于示例代码修改，开发自定义 GPU 算子（如简化版 GEMM 算子）。

步骤 3：参与生态贡献

若开发的算子具备通用性，可通过 gitee 提交 PR 参与 TileLang 国产 GPU 生态共建。

(https://gitee.com/metax-maca/mcTileLang)

三、生态贡献指南：

邀您共建TileLang国产GPU生态

为持续完善 mcTileLang 仓库功能、降低开发门槛，诚邀所有开发者参与贡献，重点欢迎 Issue 反馈与 Docs/Example 类型 PR ，评分详见 Task 具体指南如下：

（Task 地址：

https://www.gitlink.org.cn/ccf-ai-infra/GPUKernelContest/tree/main/docs/Tilelang/Task.md）

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积极反馈

提交 Issue 助力仓库优化

当您遇到以下场景时，欢迎通过仓库「Issues」模块提交反馈，帮助团队定位问题、明确方向：

* 功能需求：需要新增算子示例（如卷积、稀疏注意力）、补充特定硬件适配文档；

* Bug 反馈：运行示例代码报错、性能不符合预期、编译过程异常（需附报错日志与环境信息）；

* 文档疑问：现有文档（如安装步骤、API说明）不清晰、存在疏漏；

* 优化建议：对内核性能、接口易用性、编译速度的改进想法。

提交 Issue 时，请选择对应标签（如「feat request」「bug」「doc」），描述清晰场景与需求，便于社区快速响应。

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主动共建

提交 Docs/Example 类型 PR

mcTileLang 仓库的 docs（文档）与 examples（示例）目录是生态核心组成部分，尤其欢迎以下类型 PR ，共建更易用的开发资源：

（1）Docs 类型 PR：完善文档体系

* 教程迁移：将已有的基于 CUDA 的教程文档迁移到 MACA 上

* 新增教程：补充「TileLang 布局优化实战」「MACA GPU 性能调优指南」等进阶教程；

* 更新说明：同步 API 变更（如新增的接口）、修正安装步骤中的过时信息；

* 补充案例：在文档中添加「常见问题排查」（如容器启动失败、编译报错解决）。

（2）Example 类型 PR：丰富算子示例

* 新增算子：提交 RetNet、Mamba 等新兴模型的 TileLang 实现，或补充现有算子的优化版本（如支持不同精度或者混合精度的算子）；

* 硬件适配：提供算子在 GPU（如曦云 C500）上的适配示例与性能分析

（3）PR 提交流程

1. Fork mcTileLang 仓库到个人账号；

2. 创建专属分支（如 doc/update-install-guide、example/add-fp8-gemm）；

3. 完成修改后，提交 PR 并关联相关 Issue（如没有可以自己提交 Issue 并进行关联）；

4. 参考仓库 CONTRIBUTING.md 确保代码风格、文档格式符合规范，等待审核合并。

四、资源汇总

* 仓库地址：https://gitee.com/metax-maca/mcTileLang

* 在线体验：https://ai.gitee.com/compute

* 文档参考：《曦云系列_通用计算GPU_快速上手指南》

* 社区交流：加入社区参与讨论（仓库 README 有入口）

赛事奖金设置

赛事安排

报名时间：2025 年 09 月 15 日-12 月 10 日

赛事时间：2025 年 09 月 15 日-12 月 10 日

赛事评审：2025 年 12 月 10 日-12 月 20 日

结果发布：2025 年 12 月 21 日-12 月 30 日

赛事报名

报名链接：

https://www.gitlink.org.cn/competitions/gitlinkGPU1

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