尊敬的开发者们：
自达坦科技GPU性能优化挑战赛启动以来，我们收到了众多技术爱好者的热烈响应与精彩提交。近日，随着公示期的圆满结束，我们正式公布本次大赛的最终获奖名单！
本次大赛不仅是技术的竞技场，更是创新思维的碰撞平台。参赛选手们通过精妙的架构设计、算法优化与资源调度策略，在模型推理效率、资源利用率等多个维度展现了卓越的技术实力。
🏆 获奖名单正式揭晓
🥇 第一名：Kiid-A
🥈 第二名：caic99
🥉 第三名：daju233
我们诚挚祝贺所有获奖选手，并对每一位参与挑战的开发者表示衷心感谢！<br/>🚀 线上分享会预告为将本次大赛中的宝贵经验与更多开发者共享，我们特筹备线上专题分享会。r/>
📅 活动时间<br/>2025年12月26日周五北京时间晚上8点r/>
💡 分享亮点
本次大赛的三位优胜者将依次分享他们的优化心路历程，例如第一版解决方案的设计思路与原理、后续如何调整优化、以及自己的困惑等。最后评委将根据本次大赛结果进行点评与分享。r/>
🎯 参与收获
无论你是希望提升现有服务性能的工程师，还是对优化技术充满好奇的学习者，这都将是一次不可多得的学习交流机会。r/>
📢 如何参与
欢迎您预约直播，或者登陆腾讯会议观看直播：
会议号：181-113-938
期待与你云端相聚，共同探索性能优化的技术深水区！<br/>DatenLord持续招聘比赛结束，但对极致性能的追求永不止步！
DatenLord招募实习生
DatenLord 正在积极构建高性能AI+Cloud基础设施平台，现开放AI Infra实习生 岗位招募！
工作内容：
负责在国产GPU加速卡上进行大模型的适配、移植工作。
负责使用类CUDA语言或Triton编写算子以完成模型的适配、移植。
负责优化大模型的分布式推理架构，对部署集群进行性能测试与调优的迭代改进。
岗位要求：
深入掌握以Deepseek为代表的大语言模型的推理流程实现细节。
熟练掌握CUDA或Triton语言，可独立完成算子的开发移植工作。
熟练掌握GPU上的性能测试、调优工作。
深入掌握大模型中的各种并行算法。
📮 如何申请？
欢迎点击文章【AI与高性能网络领域】一大波线上线下实习向你袭来！，跳转至我们的官方招聘页面，查看完整的职位详情与申请流程。
再次感谢所有参赛者的智慧贡献与热情参与。
技术之路，永无止境；优化之趣，存乎一心。让我们在追求极致的道路上，继续携手前行！
达坦科技始终致力于打造高性能AI+Cloud基础设施平台，积极推动AI应用的落地。达坦科技通过软硬件深度融合的方式，提供AI推理引擎和高性能网络，为AI应用提供弹性、便利、经济的基础设施服务，以此满足不同行业客户对AI+Cloud的需求。
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