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第248章 绝境中的ResNet求订阅求月票（第2页）
“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Aether_StruMatch模块，加入基于深度残差网络ResNet的分子动力学模拟。我要让AI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TeslaC870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神经信息处理系统大会的时候，我和普林斯顿的李飞飞教授曾经有过一次谈话，提出了ResNet，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Aether_StruMatch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。
BuildResNet-50。。。Layers:[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:
CUDAError:OutofMemory。
"。。。。。。"
林允宁骂了一句。
NVIDIA在2007年刚发布的TeslaC870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ModelParallelism”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。”
林允宁手指翻飞，重写了底层的通信协议，“这叫模型并行。以后模型会越来越大，单卡的显存肯定扛不住，这是唯一的出路。”
半小时后，代码修改完成。
"--"
