openKylin AIPC版本是我国首个全开源端侧操作系统智能引擎。然而，端侧设备的计算资源（如 CPU/GPU/NPU）相对有限，难以原生支撑大模型的高效推理。在资源受限的端侧环境中优化大模型推理效率，是推动 openKylin智能引擎发展的关键所在。

openKylin社区是由基础软硬件企业、非营利性组织、社团组织、高等院校、科研机构和个人开发者共同创立的一个开源社区，旨在以“共创”为核心、以“开源聚力、共创未来”为社区理念，在开源、自愿、平等、协作的基础上，通过开源、开放的方式与企业构建合作伙伴生态体系，共同打造桌面操作系统开源社区，推动Linux开源技术及其软硬件生态繁荣发展。

openKylin自成立起，就从源码级别自主构建了RISC-V开源桌面操作系统版本，目前能够支持HiFive Unmatched、VisionFive2、LicheePi和SG2042 EVB等多个硬件平台，支持80%以上市场主流RISC-V芯片，并与深度数智联合发布了搭载RISC-V的笔记本电脑--ROMA。同时，openKylin社区研发团队还基于RISC-V指令集和GPU优化了UKUI桌面环境，并适配了openKylin自研软件、Libreoffice、浏览器、影音播放和编程开发等常用软件。

赛题以大模型推理优化为核心，汇聚前沿技术突破与工程落地能力，赋能openKylin智能生态，助推国产操作系统和新型计算架构的协同创新与广泛应用。

本赛题涵盖面向 openKylin 端侧智能引擎的大模型推理优化的各种技术方向，包括但不限于以下重点方向：

1）大模型压缩技术：使用低比特量化、剪枝、蒸馏等方法，减少模型参数规模和计算量，加速推理；需解决问题：如何定制化大模型压缩策略以平衡推理效率和精度损失？

2）大模型推理加速算法：包括高效运算内核设计、并行流水线优化、缓存调度策略等，加快推理速度；需解决问题：如何综合数据并行、张量并行、管道并行、专家并行等方法，在最大化GPU吞吐量的同时满足部署资源约束？

3）异构协同推理：探索在多种计算单元间协同调度，将任务分配到不同硬件资源上并行计算；需解决问题：如何根据推理任务特征，动态将计算负载分配到最合适的计算单元，使各类加速器资源得以充分利用并提高能效？

4）RISC-V 架构优化与支持：挖掘RISC-V架构中向量、矩阵等AI加速算力，构建易于使用的RISC-V AI开发框架；需解决问题：如何构建和优化面向RISC-V的大模型推理框架、算子库和编译器，以弥补生态不足并发挥其指令集灵活性的优势？

5）其他创新方向：如针对特定模型或应用场景的专用优化、自研轻量化推理框架等（若有疑问，可询问技术支持咨询选题可行性）；需解决问题：如何通过模型剪枝、蒸馏、低秩分解等技术，尽量保持精度的同时大幅减小大模型的计算和存储开销，使其适配资源受限的端侧设备？

最终提交的成果应包括详细的技术方案描述、实现代码和验证结果，使评审者能够复现和检验优化效果。详细请见作品提交。