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祁旻离开实验室时,她的六个大循环已经跑完五个了。
最后一个是处理神经元上下级联关系的,因此需要的时间格外长。
她带着电脑离开学校,坐地铁回到她现在借住的朋友家。
祁旻这位朋友叫严兆兰,也是她大学时的同学,因为没有直博而是先读了硕士,现在还没有博士毕业。
但人家因为是在国内TOP2大学读博,因此在读博期间就已经结婚了。
如果不是她和祁旻上学时关系的确铁,恐怕也不会让祁旻住在自己家。
不过祁旻知道她住在人家夫妻俩的家里很碍事儿,回去之后就进到自己的卧室里,若非必要决不出来。
她从下午五点进入房间,联上网打开Jupyter就又开始鼓捣她的代码。
在第六个大循环跑完之后,她就相当于已经跑完了一个256^(3)=25616777216个虚拟神经元的连接体,然而这和人脑的神经元数量(约860亿)还差着四个数量级。
这只能算是一个测试版的类脑体,但祁旻已经可以拿它来做点儿什么了。
最简单的测试方法,就是用来做机器学习。
Github上有很多现成的代码,祁旻随便找了一段儿贴上去,把各种参数都调好之后让它开始运行。
这此运行得似乎毫无问题,但没过一会儿祁旻的手机就响了。
“哎,是生物系的祁旻老师吗?”
那边的人说道,“我是学校计算中心的管理员,是您一直在跑代码吗?”
“呃……可能是我吧。”
祁旻忐忑地回答道。
“您能停一下儿么?机房超负荷,导致医学系馆又断电了。”
计算中心的管理员说道。
“哦……抱歉抱歉……”
祁旻连忙道歉,然而她看了一眼Jupyter,这代码已经跑了一半儿了,超算有自己的备用供电,其实还能撑很长一段时间。
可以争取一下儿嘛。
祁旻又说道:“不过也不一定是机房的问题吧,天气热的时候生理医学实验室本来耗电就大。”
“咱话是这么说,但超算机房的耗电也太大了。”
计算中心的管理员说道,“您还是稍微停一下儿吧,到时候咱们跟医学系的老师也好交代。”
人家都这么说了,祁旻也不好意思继续再跑她的代码。
她把正在跑代码暂停了,又对电话里问道:“行了么?”
“诶,立刻就行了。
没问题了,谢谢您。”
计算中心的管理员连忙说,“您等……两个小时,再继续跑吧。”
祁旻等了两个小时,然而当她再把代码重新启动时,却发现代码跑的速度显然变慢了。
她到计算中心查了一下儿,发现自己的计算资源分配被限制在了30%,而之前她的代码一直是占用50%计算资源在运行着的。
这可真是让人不爽。
但祁旻也没什么办法,毕竟人家计算中心是全学校除了计算机系之外其他院系共用的,而生物系恐怕也不会因为她这个用来水经费、水文章的课题跟计算中心掰扯。
但是原本用50%计算资源,跑个256×256×256的连接体就已经要用一整天了,以后用30%的计算资源跑全尺寸的类脑体真是不知道要跑到哪年哪月去。
祁旻觉得这样不行,她必须得想个别的办法。
——
很快这个“别的办法”
就自己来到了她面前。
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