利用TensorRT加速ASR模型WeNet中的encoder和decoder，以优化后的运行时间作为排名依据。初赛不为参赛选手提供开发环境；参赛选手需要自备带有GPU的Linux/WSL 2开发机，并在给定docker中用赛方提供的工具完成精度和性能验证，最终提交代码。初赛结束时将组织一次讲评，介绍优化该模型的技巧。

开放赛题，各选手可自由选择公开的transformer模型，移植到TensorRT上加速，在公开托管平台上发布代码并编写总结报告。