第83章 搞纯数的这么逆天吗？（爆梗1.5w 2/3求首订）（1 / 5）
第83章 搞纯数的这么逆天吗？（爆梗1.5w 2/3求首订）
当天下午，两张英伟达gtx580显卡还有其他一堆东西，便摆在了漆昊的工位桌子上。
看著桌子上的东西，漆昊一时间有些惊讶。
他原本以为，像这种超过五千块钱的固定资產採购，在高校和联合实验室的冗长流程里，不拖上一周绝对下不来。
可没想到，距离他跟陈工提要求，这才过去不到二十四个小时，他要的所有东西就已经送到了他的桌子上。
“怎么样，这效率还给力吧？”
陈工不知道什么时候凑了过来，手里还拎著一盒崭新的螺丝刀和一綑扎线带，脸上掛著掩饰不住的得意。
“咱们联合实验室和学校科研处那边有绿色通道，只要是重点项目加急需要的物资，审批流程一路绿灯。”
“不过这两块电老虎可不好伺候，我今天特意叫了曾工过来，咱们今天手头上的事情比较少，要不要我们搭把手，帮你把这台测试工作站给组装起来？”
漆昊本来也是第一次亲自动手做这种硬体级別的工程实验，听到陈工主动帮忙，自然不客气了：“谢谢陈工和曾工，对於硬体组装和系统环境搭建，我还真是个新手。”
“客气啥啊！这事简单！”
被叫过来的曾工是个典型的技术实用主义者，一看到这两块沉甸甸的gtx580，眼睛里也直放光。
三人立刻在实验室的一角忙碌了起来。
gtx580可是出了名的电老虎加大火炉，单张卡的功耗就高达244w。
为了让双卡在满载下不缩水，曾工特意从库房里搬出了一台珍藏的1200w
安鈦克大功率金牌电源。
“这玩意儿要是两块同时拉满，单单显卡就能直接让咱们实验室的空气温度干上去，连暖气都省了。”
曾工像是有强迫症，一边熟练地將显卡插入主板上那两条插槽中，一边用扎线带將臃肿的电源线理得井井有条。
“不过皮衣老板这次確实下了血本，这卡用的是gf110架构，均热板散热，只要风扇转速拉满，应该不至於当场出现显卡危机。”
大半个小时后，双卡工作站组装完毕。
隨著开机键的按下，工作站內部发出了轻微的声音，漆昊迅速安装了cuda驱动和编译环境。
“咦，cuda的编译环境？你要编程吗？”曾工惊讶道。
漆昊回答：“有些东西想要试试。”
陈工和曾工对视一眼，都好奇了起来，一时间谁都没走，分別站在了漆昊的左右两侧，他们倒要看看，这个纯数学院出来的学霸要做什么。
漆昊在键盘上敲下几行指令，確认了双gpu的状態正常，隨后神色渐渐变得专注起来。
正如他之前所构想的，即便英伟达官方极其贴心地打包了cublas这种最底层的矩阵乘加加速库，能够帮他省去一些矩阵相乘的底层汇编优化，但这並不意味著他可以什么都不做，可以躺著把神经网络跑起来。
神经网络的训练非常复杂。
除了矩阵相乘这一环之外，剩下整套网络的配套逻辑全都要他亲手落地实现，像是滑动窗口卷积核的前向与反向传播，最大池化和平均池化的gpu线程映射，reiu激活函数的逐元素激活核函数，反向传播中，误差梯度逐层递减的gpu核函数！
这些活，没一个轻鬆的！
当陈工和曾工看清楚漆昊在编辑器里打出的那一串串字符时，两人的脸色变了。 ↑返回顶部↑
当天下午，两张英伟达gtx580显卡还有其他一堆东西，便摆在了漆昊的工位桌子上。
看著桌子上的东西，漆昊一时间有些惊讶。
他原本以为，像这种超过五千块钱的固定资產採购，在高校和联合实验室的冗长流程里，不拖上一周绝对下不来。
可没想到，距离他跟陈工提要求，这才过去不到二十四个小时，他要的所有东西就已经送到了他的桌子上。
“怎么样，这效率还给力吧？”
陈工不知道什么时候凑了过来，手里还拎著一盒崭新的螺丝刀和一綑扎线带，脸上掛著掩饰不住的得意。
“咱们联合实验室和学校科研处那边有绿色通道，只要是重点项目加急需要的物资，审批流程一路绿灯。”
“不过这两块电老虎可不好伺候，我今天特意叫了曾工过来，咱们今天手头上的事情比较少，要不要我们搭把手，帮你把这台测试工作站给组装起来？”
漆昊本来也是第一次亲自动手做这种硬体级別的工程实验，听到陈工主动帮忙，自然不客气了：“谢谢陈工和曾工，对於硬体组装和系统环境搭建，我还真是个新手。”
“客气啥啊！这事简单！”
被叫过来的曾工是个典型的技术实用主义者，一看到这两块沉甸甸的gtx580，眼睛里也直放光。
三人立刻在实验室的一角忙碌了起来。
gtx580可是出了名的电老虎加大火炉，单张卡的功耗就高达244w。
为了让双卡在满载下不缩水，曾工特意从库房里搬出了一台珍藏的1200w
安鈦克大功率金牌电源。
“这玩意儿要是两块同时拉满，单单显卡就能直接让咱们实验室的空气温度干上去，连暖气都省了。”
曾工像是有强迫症，一边熟练地將显卡插入主板上那两条插槽中，一边用扎线带將臃肿的电源线理得井井有条。
“不过皮衣老板这次確实下了血本，这卡用的是gf110架构，均热板散热，只要风扇转速拉满，应该不至於当场出现显卡危机。”
大半个小时后，双卡工作站组装完毕。
隨著开机键的按下，工作站內部发出了轻微的声音，漆昊迅速安装了cuda驱动和编译环境。
“咦，cuda的编译环境？你要编程吗？”曾工惊讶道。
漆昊回答：“有些东西想要试试。”
陈工和曾工对视一眼，都好奇了起来，一时间谁都没走，分別站在了漆昊的左右两侧，他们倒要看看，这个纯数学院出来的学霸要做什么。
漆昊在键盘上敲下几行指令，確认了双gpu的状態正常，隨后神色渐渐变得专注起来。
正如他之前所构想的，即便英伟达官方极其贴心地打包了cublas这种最底层的矩阵乘加加速库，能够帮他省去一些矩阵相乘的底层汇编优化，但这並不意味著他可以什么都不做，可以躺著把神经网络跑起来。
神经网络的训练非常复杂。
除了矩阵相乘这一环之外，剩下整套网络的配套逻辑全都要他亲手落地实现，像是滑动窗口卷积核的前向与反向传播，最大池化和平均池化的gpu线程映射，reiu激活函数的逐元素激活核函数，反向传播中，误差梯度逐层递减的gpu核函数！
这些活，没一个轻鬆的！
当陈工和曾工看清楚漆昊在编辑器里打出的那一串串字符时，两人的脸色变了。 ↑返回顶部↑