diff --git a/rfcs/OPs-Perf/20220912_slice_grad_op_optimization.md b/rfcs/OPs-Perf/20220912_slice_grad_op_optimization.md
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--- /dev/null
+++ b/rfcs/OPs-Perf/20220912_slice_grad_op_optimization.md
@@ -0,0 +1,78 @@
+SliceGrad OP性能优化设计文档
+
+| 基本信息                                                     | 内容                                                         |
+| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------- |
+| 提交作者<input type="checkbox" class="rowselector hidden">   |  今天用GPU了吗的团队  |                                         
+| 提交时间<input type="checkbox" class="rowselector hidden">   | 2022-09-12 |                                                
+| 版本号                                                 | V1.1  |                       
+| 依赖飞桨版本<input type="checkbox" class="rowselector hidden">| PaddleDevelop|                      
+| 文件名                    | 20220912_slice_grad_op_optimization.md<br> |
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+ # 1 背景与意义
+
+目前 Paddle 内 slice_grad 算子的 GPU 实现采用 Eigen 组合的模式，缺少 GPU Kernel，性能相对不足。
+
+##  1.1 飞桨现状
+
+目前的实现有一定的性能优化空间，可以加入一些性能优化的技巧。当前backward性能如下表：
+
+| Case No. | device | input_shape | input_type | Paddle Perf(ms) |
+|---|---|---|---|---|
+| 1 | RTX 3070 | [4, 5, 64, 16, 16] | float32 |  0.187 | 
+| 2 | RTX 3070 | [4, 5, 64, 64, 64] | float32 | 0.302 |
+| 3 | RTX 3070 | [4, 5, 64, 32, 32] | float32 |  0.189 | 
+| 4 | RTX 3070 | [4, 216, 16, 16] | float32 | 0.183 |
+| 5 | RTX 3070 | [4, 216, 32, 32] | float32 |  0.212 | 
+| 6 | RTX 3070 | [3, 112, 12, 197, 64] | float32 | 1.434 |
+| 7 | RTX 3070 | [14, 1569, 768] | float32 |  1.123 | 
+| 8 | RTX 3070 | [112, 197, 768] | float32 | 1.112 |
+| 9 | RTX 3070 | [3, 2744, 12, 8, 64] | float32 | 1.443 |
+
+ ## 1.2 业内方案调研
+
+调研测试pytorch目前计算SliceGard的性能。
+| Case No. | device | input_shape | input_type | Pytorch Perf(ms) |
+|---|---|---|---|---|
+| 1 | RTX 3070 | [4, 5, 64, 16, 16] | float32 |  0.175 | 
+| 2 | RTX 3070 | [4, 5, 64, 64, 64] | float32 | 0.189 |
+| 3 | RTX 3070 | [4, 5, 64, 32, 32] | float32 |  0.160 | 
+| 4 | RTX 3070 | [4, 216, 16, 16] | float32 | 0.175 |
+| 5 | RTX 3070 | [4, 216, 32, 32] | float32 |  0.160 | 
+| 6 | RTX 3070 | [3, 112, 12, 197, 64] | float32 | 0.938 |
+| 7 | RTX 3070 | [14, 1569, 768] | float32 |  0.626 | 
+| 8 | RTX 3070 | [112, 197, 768] | float32 | 0.609 |
+| 9 | RTX 3070 | [3, 2744, 12, 8, 64] | float32 | 0.946 |
+
+ ## 1.3 对比分析
+目前Paddle与Pytorch的API设计方案几乎相同，两种case下测试pytorch性能更优，理论上可以通过向量化读取手段进行优化，进一步提升算子性能。
+
+ # 2 设计方案与性能预期
+
+ ## 2.1 关键模块与性能提升点
+   将pad函数从eigen模式迁移到CUDA实现中，并对dims的计算进行优化
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+
+##  2.2 Host端计算流程
+    通过gpu_launch_config.h中的线程配置方法配置1D线程。
+
+ ## 2.3 Device端计算流程
+    先对pad函数进行GPU实现，然后将dims移植到GPU计算，加快并行化访存
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+
+ ## 3 测试和验收的考量
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+通过单测以及Benchmark的速度测试
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+ # 4 可行性分析和排期规划
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+9.25完成开发及测试
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+
+#  5 影响面
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+可能会影响到Pad算子的GPU实现。不过初期仅将影响范围限制到Slice_grad 算子中，不会影响到其他算子Eigen对Pad的调用
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+ 附件及参考资料
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+[1]. [OP Benchmark使用指南](https://github.com/PaddlePaddle/benchmark/blob/master/api/README.md)