✳ 主辦單位保留決定權 ✳
參賽隊伍須於6/27前將「參賽審查資料表」寄送至主辦單位指定的電子郵件hipac@niar.org.tw 來進行報名初賽，「參賽審查資料表」請控制在10頁(含)以內PDF檔格式，內容包含：
| 內容項目 | 評分佔比 |
|---|---|
| 參賽隊伍基本資料 | -- |
| 參賽隊伍介紹與經驗：含組隊過程、參賽動機、專長或技能、成員平時練習過程及方式、大型主機或AI相關經驗…等。 | 20% |
| 事蹟說明：諸如曾參加之相關訓練或其他比賽紀錄與心得等 | 10% |
| 規劃建置的叢集運算與中介軟體環境 (備註: 硬體與Linux作業系統將由主辦單位提供) | 30% |
| 規劃運用的效能調校技術與優化方法特點...等 | 30% |
| 補充說明 | 10% |
* 本辦法若有未盡事宜或有任何變更或修改，則依主辦單位公告為主。
| 項目 | 評分指標 | 評分佔比 |
|---|---|---|
| 效能調校 | HPL | 10% |
| 應用程式解題 | 〔試題一〕量子計算應用題 | 25% |
| 〔試題二〕分子動力學應用題 | 25% | |
| 隱藏題解題 | 〔試題一〕隱藏題1 | 10% |
| 〔試題二〕隱藏題2 | 10% | |
| 成果簡報 | 團隊分工說明、解題技巧方法、專業技術解說、報告台風展現、賽事現場大家互動熱絡度等 | 20% |
| 總計 | 100% |
〔試題一〕量子計算應用題
本次題目採用 Qiskit 作為主要開發工具。Qiskit 是由 IBM Quantum 團隊所開發的開源量子計算軟體，支援使用者在真實量子硬體或模擬器上撰寫、模擬與執行量子電路與演算法。搭配 Qiskit Aer 模擬器，可在多 CPU 或多 GPU 系統上，透過 MPI 等平行化技術 有效加速模擬效率。本題將聚焦在經典量子搜尋演算法——Grover’s Search Algorithm。期望參賽者能夠從量子計算的基本概念出發，逐步學習並實作 Grover 演算法，最終挑戰加速其在模擬器上的執行效能。
Qiskit 使用手冊：
https://docs.quantum.ibm.com/guides/hello-world
Qiskit Aer 使用手冊：
https://qiskit.github.io/qiskit-aer/
〔試題二〕分子動力學應用題
LAMMPS（Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator）為經典的開源材料模擬軟體，由美國桑地亞國家實驗室（Sandia National Laboratories）主導開發，支援分子動力學、能量最小化、反應路徑搜尋等多種模擬功能，並具備良好的平行運算能力，可透過 MPI、OpenMP、GPU 與 Kokkos 等方式加速大規模模擬。在本題中，參賽者需要嘗試多種平行加速模式進行計算，並自行評估與建構合適的 LAMMPS 編譯與運行環境，分析不同模式下之計算效率與精確性，並提出最佳執行組合。
LAMMPS 官方網址 :
https://www.lammps.org
LAMMPS 使用手冊：
https://docs.lammps.org