【Feature Request】CCF GitLink编程夏令营（GLCC） & PaddlePaddle

[TCChenlong]

CCF GitLink 编程夏令营（GLCC） & PaddlePaddle

GitLink编程夏令营（GLCC），是在CCF中国计算机学会指导下，由CCF开源发展委员会（CCF ODC）举办的面向全国高校学生的暑期编程活动。活动将覆盖近千所高校，并联合各大开源基金会、开源企业、开源社区、开源专家，旨在鼓励青年学生通过参加真实的开源软件开发，提升自身技术能力，为开源社区输送优秀人才。为青年学生提供开放友好的交流平台，希望进一步推动国内开源社区的繁荣发展。

本次飞桨PaddlePaddle社区开放4个项目，项目列表如下，欢迎对飞桨感兴趣的同学报名参加。

项目一：为 Paddle 新增 EmbeddingBag

• 项目描述：EmbeddingBag 是 Embedding 的拓展，在功能上相当于 Embedding + 求和/求均值/求最大值的操作，相比直接组合，EmbeddingBag 会有更高的计算效率和更小的内存消耗。此任务的目标是在 Paddle 框架中，新增 EmbeddingBag 和 embedding_bag API，调用路径为：paddle.nn.EmbeddingBag 和 paddle.nn.functional.embedding_bag。
• 难度：困难

项目二：在 Paddle 中实现 Common Subexpression Elimination（公共子表达式删除）的图优化 pass

• 项目描述：在深度学习相关的计算图中，会存在一些公共的子串，例如 h = a + b + c，f = b + a+ e，那么在整个计算图中，根据加法算子的交换律，a + b = b + a，那么我们可以将上面公式化简为 n = a + b, h = n + c ，f = n + e，这样可以减少一次 kernel 的运算，进而提升整体的执行效率。
• 难度：困难

项目三：飞桨 max_pool3d & depthwise_conv2d_grad OP性能优化

• 项目描述：飞桨支持CPU/GPU算子计算，但是部分算子的计算性能仍存在持续优化的空间。请在不影响计算正确性和精度的情况下对 max_pool3d & depthwise_conv2d_grad 算子进行性能优化，并结合 PaddlePaddle/Benchmark 验证算子性能优化效果。
• 难度：困难

项目四：大图分割算法

• 项目描述：图神经网络训练场景，针对大图，在单张GPU卡存不下的情况下，可以提供一种图分割算法，高效的切分到多卡下，且保证精度无损。
• 难度：中等

欢迎对上述四个项目感兴趣的同学参加CCF GitLink编程夏令营（GLCC） & PaddlePaddle，并关注官网动态。

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