第83章 这不科学！（爆更1.5w 3/3 求首订）（3/5）
先不说审批有多难，超算中心的那些cpu集群，本质上依然是通用架构，算力性价比极低。」
「不用申请超算。」
「我昨天用那两块gtx580显卡，基於im2coi的数学变换和cus底层数学库，写了一套完整gpu并行神经网络训练架构。」
陈工和曾工吃惊地看着他。
他昨天和陈工走的时候，漆昊明明还在为lrn的显存冲突和反向传播的写冲突折腾得眉头紧锁。
他们都以为漆昊肯定放弃了，可听这家夥的意思，他昨晚不仅没放弃，反而把所有算子都写完了？
！
齐教授作为严谨的资深学者，本能地对漆昊的话产生了怀疑，他开口：「小漆，用gpu训练神经网络，这在目前的视觉和控制领域并不是主流，哪怕是斯坦福吴恩达团队的那篇论文，也只是在特定的实验室环境下做出的探索，在实际工程中根本无法大范围推广。」
「gpu的显存带宽瓶颈和复杂的cuda编程调试成本，注定了它难度非常高，你就算写出了一些测试代码，由於频繁的数据拷贝，最後跑出来的实际效率，恐怕也不会比多核cpu好到哪里去。」
「齐教授，我昨晚用gpu训练，其实已经跑出了一批完整的数据，就目前的结果来看，它的效率比cpu要好。」
看着漆昊那自信的样子，齐教授只好说：「既然你连数据都跑出来了，那我们今天也别在这干坐着了，去你工位上看看。」
一群研究生和两位工程师，立刻屁颠屁颠地跟在齐教授和漆昊身後，涌向了漆昊的工位。
当齐教授走到那台崭新的工作站前，看到旁边那个硕大的1200w电源时，他脚步一顿，看向了陈工。
陈工假装在看天花板上的灯，一句话都不敢多说。
漆昊没有在意这些，他坐下来，滑了滑滑鼠，唤醒了暗下去的屏幕。
此时，屏幕上正显示着一个用c写的简易控制台界面，上面还残留着最终训练日志。
「齐教授，这是我实验室里现成的数据集进行的测试，一共10000张。」
「我看了下相关日志，在之前使用的伺服器cpu上，运行一个epoch的训练耗时，平均在一个小时左右。」
齐教授微微颔首：「没错，一个小时，这已经是优化後的极限了，想要训练到一个勉强可用的精度，至少需要叠代10个epoch，那就是将近十三个小时。」
「是的。」漆昊微微一笑，「所以我昨晚尝试了新的方法，这是昨晚我运行10个epoch的实时训练输出日志，您可以看一下。」
漆昊轻敲回车，拉动滚动条，将昨晚的训练控制台日志呈现在所有人面前。
【training epoch10/10】
【totaltrainingtime：1小时28分27秒】
「这时间坏了吧？」陈工脱口而出。
齐教授顾不上教授的体面，半蹲着身子，开始快速翻看编译日志和cuda运行态监控。
屏幕上的实时数据显示得清清楚楚：gpu利用率在训练期间长期维持在93.
2%的数值。
双卡显存占用稳定，没有发生任何一次显存溢出。
pcle总线带宽利用率极低，说明绝大部分计算都在显存内部的高速cache中完成的。
而最终模型在测试集上跑出来的89.
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