今年夏天，由中国计算机学会主办的第八届CCF开源创新大赛落下帷幕。本届大赛紧扣人工智能与泛在操作系统领域核心需求，设置四大赛道、21个赛题，吸引了来自全国的3,679名开发者报名参赛，共收到有效作品586份。

其中，由沐曦股份承办并发布赛题的「国产开源GPU AI创新生态赛」备受瞩目，赛道报名人数和有效作品提交数都名列前茅。赛事上线仅8周，报名就已接近300支队伍，此后持续攀升，最终有515支队伍报名参赛，提交近100个作品。

10万元奖金池、免费的沐曦GPU算力、配套的技术直播课程、中期激励活动……五个月的时间，我们和许多开发者一起，在国产GPU上做了一些尝试，也收获了一些值得记录的幕后故事。

第一次，把代码写在国产GPU之上

许多开发者，因为这场比赛第一次用上了国产GPU。

赛事启动后，我们收到了来自全国各地高校师生、科研人员和行业开发者的报名。三大任务方向——开源软件工程实践、AI Skill与MCP应用开发、AIGC与智能体开发——既照顾了想深入底层技术的同学，也给应用层创新留足了空间。

对很多参赛者来说，这是他们第一次在国产GPU上写代码、跑模型。从环境搭建到算子适配，从框架调优到应用开发，大家在沐曦C500 GPU和MXMACA软件栈上完成了从0到1的实践。我们也通过技术直播课程——如何为开源项目提交PR、如何从零开发一个Agent、如何写一个好用的Skill——尽可能降低大家的入门门槛。

最终，我们收到了一大批高质量的参赛作品。其中既有深入算子库底层的硬核贡献，也有充满创意的应用层探索，覆盖了从基础设施到行业应用的多个层面。

一些获奖者，和沐曦结下了更深的缘分。

比赛结束不是终点。几位在赛事中表现突出的获奖者，已经来到沐曦开始实习，从赛场走向了国产GPU研发的第一线。

这其实也是我们办赛的初衷之一——从赛题设计开始，我们就尽量把“真实产业场景”放在第一位。选手们在比赛中遇到的问题，很多也是一线工程师每天面对的挑战。这种“以赛代练”的模式，让我们有机会认识更多志同道合的年轻人，也让优秀的开发者有机会更深入地了解国产GPU的开源生态。

一些好作品，正在被更多人看见。

比赛中涌现的优秀开源项目，我们不希望它们“拿完奖就归于沉寂”。目前，多个优质项目将被推荐申报「青年开源专项基金种子计划」，希望能获得持续的资金扶持和社区技术指导，推动项目从参赛原型一步步走向成熟的开源产品。

种子计划面向全国遴选优秀青年开源项目，从技术价值、可行性、开源影响力、社区潜力、生态贡献等多个维度进行评审。对这些年轻的开发者来说，这是一份鼓励，也是一份责任。

如果你也正在完成开源项目，期待被看见、被认可，并获得更多成长养分，欢迎投递青年开源专项基金种子计划。我们将为入选项目提供专项资助、生态对接、社区传播与孵化支持，让好项目被看见，让开源种子破土生长。

用代码交卷，求解国产算力的“真问题”

报名热不热，就看参与度；作品硬不硬，直接看代码。走进几个代表性作品，看看开发者们在沐曦GPU上都做出了什么。

一等奖 | 沐曦算力运维助手：把GPU运维交给AI Agent

战队：能工智人（湖北工业大学）

作品地址：https://www.gitlink.org.cn/muluzhe/metax-gpu-ops-agent

面向沐曦C500 GPU的运维智能体，通过MCP协议暴露监控、实例管控、作业调度等15个工具，自带Web控制台。用户无需命令行操作，通过自然语言就能完成YOLO模型训练、推理检测、GPU监控和资源管理全流程。

项目实现了一键部署——全新服务器只需Python 3.10+，一个脚本自动安装全部依赖并启动服务。工程质量也比较扎实，全量测试1091个用例全部通过，技术报告、架构文档、API参考一应俱全。

“能工智人”团队汇聚了机械、机器人、计算机、智能制造等多专业力量，打破单一学科边界协同攻关。团队始终坚持以人工智能为使能技术，将算法深度嵌入国产算力运维、轨道交通巡检等真实工程场景。

一等奖 | KernelForge：让AI辅助写高性能算子

战队：AI算子优化队

作品地址：https://www.gitlink.org.cn/liyuke/KernelForge

基于Claude Code的自主算子优化系统。通过/optimize命令驱动迭代优化循环，将PyTorch参考实现逐步替换为高性能自定义内核。

系统设计了profiler / inspector / research三个子Agent协同工作，配合权限护栏设计，确保优化过程安全可控。文档质量在参赛作品中比较突出，还配有专门的项目主页和演示视频。

值得一提的是，它同时支持沐曦和NVIDIA双平台——开发者用一套工具链，就能在异构算力环境下完成算子优化，这也体现了开源工具跨平台的价值。

一等奖 | InfiniCore开源贡献：为上游社区补上MetaX后端

战队：Esperanza

作品地址：https://www.gitlink.org.cn/LindseyMei/InfiniCore

这是一个比较硬核的作品。参赛者为InfiniCore算子库补齐了sigmoid、quickgelu、softmax、lp_norm四个算子的MetaX（沐曦）后端，其中多个PR已提交上游并陆续合入。

更有价值的是一项elementwise模板向量化优化——为共享模板增加16字节向量快路径，让上百个elementwise算子自动受益，silu大张量性能提升3-4倍。

所有改动均在沐曦C500真机上完成编译、单测、精度对拍和性能测试，工程规范严谨，附完整单测、性能数据与设计文档。这不是“为了比赛写的demo”，而是真正能被上游社区采纳的高质量贡献。

二等奖 | XRD Misfit Research Skill：AI走进材料科学实验室

战队：MGI

作品地址：https://gitee.com/kimi03/xrd-misfit-research-skill

面向镍基高温合金XRD谱图中的晶格失配识别任务，构建了模型推理→Agent可信决策→Bragg物理复核→策略调参→证据打包的完整科研验证框架。

这不是一个简单的预测脚本，而是一套包含多个workflow工具、Agent工具和验证工具的完整研究流程。在MetaX C500环境验证中，峰位一致性率达到97.6%。

项目还特别注重“科学边界”——明确区分了“已验证的可复现流程”和“尚未证明的最终基准性能”，这种严谨的科研态度在AI应用类作品中比较难得。

二等奖 | PixelBead-Codex-Skill：把照片变成拼豆图纸

战队：包赢队

作品地址：

https://www.gitlink.org.cn/xy111/pixelbead-codex-skill

一个充满创意和温度的作品。输入一张图片，通过部署在沐曦GPU算力环境上的大模型完成抠图、图像类型判断和尺寸规划，再使用内置确定性算法生成可打印的MARD拼豆图纸、预览图、用豆清单。

支持两条路线：卡通/Logo图片直接生成图纸，真人照片先生成Q版中间图再编译。使用RMBG-2.0自动抠图、Qwen3-VL-8B做图像规划、MARD 221色卡做色号匹配，输出带坐标、参考线、色号和用量统计的专业图纸。

包赢队在决赛现场开源之夜留影

三等奖 | ThreeChainMamba3：一个人的三螺旋，在国产GPU上跑通了

战队：lulululudj的战队（独立开发者）

作品地址：https://www.gitlink.org.cn/lulululudj/ThreeChainMamba3

这可能是本届赛事最让人动容的作品。

整个项目——从架构设计、实验迭代到文档写作——全部由一位独立开发者完成。作品提出了“三链DNA-Mamba3”架构：让空间、时间、因果三条异构Mamba链像DNA三螺旋一样扫描同一份时空张量，探索状态空间模型在长程外推中的稳定性。

实验结果比较亮眼：从30M到1.13B参数规模，模型对从未见过的更长序列做外推，性能衰减始终稳定在较小范围内，而同参数的Transformer在同样测试中出现了明显退化。在沐曦C500 GPU上，完成了32个场景的验证实验。

得益于mamba_ssm的计算核全部基于Triton编写，模型可以零修改迁移到沐曦MXMACA软件栈。

5 seed 曲线图：三链在 OOD 外推区（100→150 步）精度稳居 ~0.59 不下降，Transformer 明显落后

终端结果表：明确标注“沐曦 MetaX C500 (64GB)，32 场景 × 4 模型 × 3 seed = 384 次实验”，三链 Mamba3 OOD 精度 57.14% ≈ Transformer（30.86%）近 2 倍，decay 仅 0.41%

三等奖对独立开发者而言，是一份沉甸甸的鼓励。而这份鼓励背后，是我们希望传递的一个信念——无论你是团队作战还是单兵突进，只要代码够硬，就有被看见的机会。

结语：开源，就是让每个人都有机会被看见

一场赛事如何能吸引这么多开发者参与？沐曦股份做了什么：

1、免费算力 + 系统课程：先把门槛降下来

参赛即获得免费的沐曦GPU算力，解决了很多高校团队“有想法没机器”的痛点。同时，我们配套了系列技术直播课程——如何为开源项目提交PR和参与社区交流、如何从零到一开发一个Agent、如何写一个更好用的Skill。这些课程不仅服务于比赛，也希望能成为开发者长期可用的学习资源。

2、中期激励：让作品不“烂尾”

很多比赛的痛点是“报名一时爽，提交火葬场”。我们尝试通过中期激励活动，帮助选手更好地把握作品开发的进度节奏，及时发现问题和不足，在后期冲刺阶段提交更高质量的作品。从最终的作品完成度来看，这一机制起到了一定的作用。

3、全链路扶持：从赛场到社区

比赛结束不是终点。获奖者来沐曦实习、优秀项目推荐进入种子计划、技术课程持续开放——我们希望搭建的是一条“发现人才→培养人才→陪伴成长”的路径。对开发者而言，这不应该只是一次“拿完奖就走”的比赛，而是一个可以长期成长的生态入口。

从运维智能体到算子优化工具，从材料科学Agent到创意拼豆工具，从团队协作战到一个人的三螺旋——这条赛道上涌现的作品，覆盖了底层算子、框架适配、AI Agent、行业应用、创意工具等多个维度，也让我们看到了国产GPU生态的多样性和生命力。

对每一位参赛者而言，这次赛事经历最大的收获在于——你的代码，真的有人在认真看；你的努力，真的能被看见。

如果你也想在国产GPU上写下自己的第一行代码，如果你也有一个想实现的开源创意，欢迎关注沐曦后续发布的赛事和实战课程信息。下一次，站在领奖台上的，可能就是你。

国产GPU开源生态，我们默默灌溉，静待花开！