赛题背景
训练AI模型需要大量的计算资源。传统的存储系统往往成为瓶颈，导致训练速度变慢。不仅如此，AI在进行推理时，还需要处理大量的数据，但由于显存的限制，AI往往无法处理所有数据，导致推理结果不够准确。 为了满足AI训练的高性能需求，华为云面向AI场景推出了AI-Native智算存储解决方案，提供高效降本的先进存力。其中，SFS Turbo为AI最核心的训练环节，提供了一个高性能存储加速缓存层；从OBS快速加载数据到SFS Turbo是云存储面临的巨大挑战。
本次赛题聚焦于开发一个存储服务的控制系统，旨在通过减少硬盘数据碎片化程度，提升系统整体效率，并依据存储系统的整体性能来评定最终得分。
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重要时间节点
3月10日 9:00
公布初赛赛题，大赛网站开放赛题、赛题包下载
3月10日 9:00 - 3月27日 18:00 初赛练习阶段
3月10日 9:00 公布练习数据集，开启线上训练赛
3月27日 18:00 - 3月28日 9:00 关闭在线训练作品提交窗口
3月28日 9:00 - 3月30日 18:00 初赛参赛作品提交阶段
3月28日 9:00 大赛网站更新正式赛的数据集并恢复提交
3月30日 18:00 初赛截止提交
3月30日 18:00 - 3月31日 20:00 系统评阅
3月31日 20:00 公示初赛获奖名单及成绩
4月1日 12:00 公布最终初赛获奖名单及成绩
数据集说明
阶段一（练习赛阶段）：
大赛提供sample.in，sample_practice.in。线上评测使用数据practice.in，该数据不下发。
其中：
sample.in为样例数据，其内容与题面中样例数据一致。
sample_practice.in为线上评测数据以对象为粒度随机抽样后的数据。其对应的硬盘空间、令牌数会按数据比例和数据合法性进行调整。
practice.in为线上评测数据，练习赛阶段的得分和排名会使用该数据的评测结果。
阶段二（正式赛阶段）：
大赛会在正式赛开启后提供sample_official.in。线上评测使用数据official.in，该数据不下发。
sample_official.in为线上评测数据official.in以对象为粒度随机抽样后的数据。其对应的硬盘空间、令牌数会按数据比例和数据合法性进行调整。
official.in为线上评测数据，正式阶段的得分和排名会使用该数据的评测结果。
请注意，正式赛的结果和排名是初赛晋级复赛的唯一标准。
注意事项
大赛支持C/C++、Java、Python(CPython、PyPy)开发语言。
每天最大提交次数为50次，取正式赛期间的最好成绩作为最终成绩。
队伍之间请独立完成比赛，严禁抄袭。正式赛结束后将进行代码审查，如有抄袭行为将同时取消抄袭与被抄袭队伍的成绩。
禁止在比赛结束前公开解题思路和代码，包括且不限于Github、知乎、博客等形式，违者取消成绩。
选手提交的所有源代码应该都是由自己队伍编写的源代码，不得引入第三方代码（包括网上公开的开源代码、模板函数等），模板也应该是由自己队伍编写的模板，避免被判重。如果使用了AI生成的代码，请注意留下与AI的对话记录。
平台在构建后会清理所有文件只保留最终的构建程序，故在代码包中附带执行程序、动态库、数据表等内容用于运行时调用是无效的。
禁止以任何黑客手段攻击判题器或比赛平台的漏洞，任何非正常手段获得的成绩均属无效。如发现漏洞请及时联系组委会，虽然我们不能给你提升比赛排名，但是此经历可以作为应聘华为云安全团队的加分项。
组委会有权在比赛过程中修复判题器或平台的漏洞以维护比赛的公平公正。
注册小号提交代码的行为将导致在代码查重阶段被判为抄袭，注意今年不再区分是否属于同一个队的小号，一律按抄袭处理，请大家注意。
*所有信息以官网为准，请及时留意刷新页面信息
环境说明
系统：基于x86的ubuntu 18.04
CPU：4核可用CPU
内存：8G可用内存（选手代码、判题器、判题平台共用）
C/C++ GNU Make 4.1cmake version 3.22.0gcc 7.3.0g++ 7.3.0
Java JDK 1.8
Python python 3.7.3
看了赛题别心慌
今晚18:00
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