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; 以太动力的现金流也没法支持这么长时间庞大的开销。

    林允宁站起身,走到落地窗前。

    窗外是芝加哥冰冷的钢铁丛林。

    常规路走不通,那就只能换条路。

    “我们不用传统方法。”

    林允宁转过身,目光如炬,“我们用算的。”

    “算?”

    程新竹和雪若都愣了一下。

    “对。p450酶的代谢本质上是量子化学反应,是电子的转移。”

    林允宁指了指隔壁机房的方向,“我要升级ether_struch模块,加入基于深度残差网络的分子动力学模拟。我要让i去模拟药物分子进入酶口袋后的每一个化学键断裂。

    “我们不需要做实验,我们在硅基芯片上,把那一千种可能导致毒性的结构全部算出来,然后避开它们!”

    半小时后,以太动力机房。

    这里的噪音大得像是在飞机的起落架旁边。

    之前投资的八百万美金购买数千张英伟达tesc870显卡,已经在巨大的机柜中安装好了。

    几千个散热风扇全速运转,卷起的热浪让机房内的温度比外面高了十几度。

    林允宁脱掉了外套,只穿了一件单薄的t恤,坐在终端机前。

    他要搭建一个前所未有的深层神经网络,用来模拟微观层面的化学反应。

    “在nips的时候,我和普林斯顿的李飞飞教授曾经有过一次谈话,提出了res,也就是深度残差网络,用恒等映射的方法解决深层神经网络训练误差无法控制的问题。”

    林允宁一边敲击键盘一边对身后的程新竹解释,“我现在就用这个新模型,升级ether_struch模块,模拟药物分子在p450酶口袋里的量子化学反应,预测每一个可能的断键位置。”

    他面前的三块屏幕上,代码像瀑布一样流淌。

    在学霸模拟器的帮助下,林允宁很快搭建好了一个50层的深度残差网络,用来拟合复杂的量子势能面。

    buildres-50...yers:[3,4,6,3]....

    然而,就在他按下回车键试图加载模型的瞬间。

    屏幕一闪,弹出了一个红色的报错框:

    cuderror:outofory.

    "......"

    林允宁骂了一句。

    nvidi在2007年刚发布的tesc870计算卡虽然号称算力怪兽,但显存只有可怜的1.5gb。

    想要把几百万个参数的深层网络塞进这一张卡里,就像是试图把大象塞进冰箱。

    “显存爆了。”

    林允宁看着报错,没有任何犹豫,立刻新建了一个脚本文件,“既然一张卡装不下,那就切开了装。”

    他在脑海中迅速构建了一个“模型并行”的架构。

    这就像是一个巨大的拼图。

    他把神经网络的前10层切给第一个显卡集群,中间10层切给第二个......

    数据像流水线上的工件一样,在显卡之间通过pci-e总线高速传输。

    “这也行?”

    旁边看着的程新竹目瞪口呆,“你把神经网络给肢解了?”

    “只要神经连着,肢解了也能跑。”
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