卡爾採夫大佬彷彿想把每個硬體知識拆開塞進他腦子裡。
由於年代久遠加上俄譯漢的語境偏差和專業基礎問題，書中很多細節內容，漆昊看得還是頭疼。
他站起身，打算去喝杯水緩緩。
此時，陳工正守在幾臺嗡嗡作響的伺服器前，唉聲嘆氣。
「陳工，這是在幹嘛嗎？」漆昊端著杯子好奇走過去問道。
陳工一看是他，也就照實說了：「公司的任務，我在嘗試訓練神經網路。」
「汪總提過一個設想，認為未來的無人機必須裝上眼睛，我們要實現室內的視覺自主定位懸停，甚至想讓飛機底部的攝像頭能自動辨識障礙物，自動鎖定並跟蹤一個移動的目標，想要解決這種計算機視覺和自適應控制難題，傳統控制理論根本不行，唯一的出路，就是機器學習和神經網路。」
「那怎麼樣了？」漆昊好奇問道。
陳工嘆了口氣，指著螢幕上緩慢爬行的進度條，苦笑道：「太慢了，用的是機載實拍影像資料集，解析度高樣本量大，就這麼個簡單三層網路，一輪疊代也要跑上幾個小時，這要是以後網路層數加深，光是調參訓練就能把我們耗死。」
漆昊看著螢幕上幾乎被佔滿的CPU使用率，心中突然動了一下，開口問道：「陳工，學術界和工業界現在為什麼普遍用CPU來訓練？為什麼不找更高效的硬體？」
陳工聽到這個問題，轉過頭來，耐心地解釋道：「現在用CPU訓練幾乎是唯一的選擇，CPU是通用處理器，它最擅長處理具有複雜分支的指令，神經網路在訓練過程中，不僅有矩陣計算，還伴隨著大量的臨時檔案讀寫，記憶體控制流跳轉，資料預處理等問題。」
「目前其他晶片，在處理這些複雜的控制流時，效率很低，會頻繁卡死。」
「而且現在的神經網路訓練需要耗費海量的記憶體來儲存權重和中間啟用值，我們的伺服器可以插上48GB甚至96GB的記憶體來支援。」
「可以說，用CPU來訓練神經網路就是業界約定俗成的標準答案！」
說完，陳工見漆昊沒什麼反應，以為他累了，就拍了拍他的肩膀：「別整天把自己繃得太緊，這事兒你不用管，後天齊教授就會來開組會，檢查我們上一階段的工作進度，剩下的工作不多，沒多久咱們這個課題基本上就能結題了。」
「我琢磨著，等組會開完，我帶大家一塊出去放鬆放鬆，附近新開了一家溫泉山莊，去泡個溫泉怎麼樣？去不去？」
泡溫泉？
漆昊緩過神，腦海中浮現出一幅畫面。
大冬天的，一個煙霧繚繞的池子裡，擠著十幾個平時不修邊幅的糙漢，大家坦誠相見，在溫水裡泡著。
漆昊暗自打了個冷戰，連忙找了個藉口：「陳工，我就不去了，怕水。」
陳工狐疑地上下打量了他一眼：「怕水？你一個一米八的大個子，泡個一米深的溫泉池子，你怕水？」
漆昊乾笑兩聲，說：「之前嗆過水。」
陳工立刻理解了，說：「原來如此，那這樣，泡溫泉取消，等開完組會，我帶大家去整一頓最給力的海鮮自助，這總行了吧？」
「這個好，我舉雙手贊成。」
「那就這麼定了！」
回到工位後，漆昊重新將注意力集中到了電腦上。
他翻了一會兒卡爾採夫的書，突然愣住了。
冷戰時期，蘇聯的半導體工藝全面落後於西方，算力拉胯，可卡爾採夫硬生生靠著大規模同步並行架構，支撐起了國家級系統的超級算力。
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