第四屆(2025)

得獎名單

名次 隊名 學校 指導老師 / 指導教練 參賽隊員
冠軍 TODO 國立清華大學 周志遠 教授 /
陳克盈 教練
林宸宇、李鈞崴、許至曦、李建霖、倪嘉駿、林柏崴
亞軍 一大坨 國立清華大學 周志遠 教授 /
紀冠宇 教練
林嘉宏、洪晨綾、鄭名揚、施又歆、陳品卉、黃奕佳
季軍 Attention 國立臺中教育大學 黃國展 教授 /
王品智 教練
彭冠銘、黃楷奇、黃俊傑、高健壹、陳泳碩、余健瑋
佳作 LISΛRDGΓY 國立臺灣師範大學、
國立陽明交通大學、
私立明道高級中學、
國立宜蘭大學
江長民 老師 賴正寶、蔡昀呈、葉柏辰、王晨洋
佳作 NYCU SDC Polaris 國立陽明交通大學 黃世昆 教授 /
林健豪 教練
李冠緯、許瑋哲、曾楚翔、吳欣宜、吳東哲、葉修安
佳作 兔子跟著月亮走 國立臺中教育大學 黃國展 教授 /
王品智 教練
薛文豪、洪郁勛、孫宇衡、陳昭儒、徐劭霆、羅逸暉
佳作 Blue Lion 國立臺灣師範大學、
國立臺灣師範大學附屬高級中學
李柏翰 教授 /
陳鴻宜 教授
張凱琳、黃宇瑍、陳陽天、葉安之、蔡昕翰、王冠侖
評審團特別獎 回答我lookinmyeye 國立暨南國際大學 周信宏 教授 陳郁芳、黃益翔、詹雅茜、張杏孺

第四屆 (2025) 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

第四屆 (2025) 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

第四屆 (2025) 隱藏題 流體動力學 SU2

本題採用開源計算流體力學軟體 SU2(Stanford University Unstructured)作為模擬平台。

SU2 為國際廣泛使用之 CFD 開源軟體,支援空氣動力學分析、形狀最佳化及高效能平行計算,常應用於航空航太、汽車工程及能源領域。

參賽者需於指定計算環境下完成流場模擬、效能分析與平行化調校,並於有限時間內取得最佳結果。

題目一、翼型流場模擬(2D)
題目說明:使用 SU2 軟體完成二維翼型流場模擬,計算升力係數(CL)與阻力係數(CD),並驗證模擬結果正確性。
關鍵技術:SU2、CFD、Aerodynamics、Numerical Simulation

題目二、平行效能測試(3D)
題目說明:透過不同核心數執行三維流場模擬,分析計算時間、Speedup 與 Parallel Efficiency,並進行效能最佳化。
關鍵技術:MPI、Parallel Computing、HPC、Performance Analysis