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在此场景中，目标是在保持输出一致的前提下，生成比参考PyTorch实现更快的GPU内核。50个问题均在配备单块H100 GPU的独立Docker容器中运行，限制为1,200次工具使用轮次。正确性与性能在独立CUDA环境中对照PyTorch即时模式基准进行评估。
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