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‘难道算力系统有拟人化?有时干活快,有时干活慢?’
带着这个疑问,林远在不同的时候使用算力系统计算同样的那份数据。
他试了在吃饭的时候、蹲坑的时候、睡觉前、甚至是,,,看片片的时候,可特么的最终的算力值消耗是恒定的。
‘艹,你特么这汇率还是波动的?’
林远又转而用算力系统去计算最初的那份TF32测试数据,可又偏偏获得了最初的1比3的算力汇率。
他又不得不换了另外一份同样是1o个g左右的外卖配送数据,奇怪的事情生了,算力汇率变成了1比6。
随后林远不停地变换数据样本,最终他现:随着选用的数据样本不同,算力汇率竟然是变化的。
特么的,数据样本不同所消耗的算力值变化是正常的。可是算力汇率变化是什么鬼。算力汇率变化,意味着算力系统处理不同数据样本时的效率是不同的。
这就好比同样一台电脑,在运行不同程序的时候,cpu占比不同是很好理解的。可特么这台电脑运行不同程序的时候,cpu的最高主频竟然是变化的。这就反科学了啊。
【喂,系统,告诉我,你特么是不是高维生物。】
【三维世界的规则解释不了你了呀。】
【啊啊啊~~~】
最后,林远不得不深入去研究算力系统的aI模型训练过程。因为当一个黑盒子表现出问题,但你又找不到问题的时候,那你就只有钻进这个黑盒子去看。
虽然,这个黑盒子,很复杂。
林远怀着忐忑的心情让系统展示了详细的训练过程。
“这。。。”
林远瞪大了眼睛,眼前虚空浮现的aR影像中,那代表模型的结构图形竟然在变化。
aI模型训练本质上是用算力卡将采集到的数据,扔进预设的一个模型里头计算。
模型可以被粗略的当成是一个公式。(反正只要你愿意,你甚至可以把整个宇宙看成是一个公式)
所以,aI模型训练简化到极致就是:y=f(x)。
x代表采样数据。
f代表模型。
y是计算结果。
现实中的aI模型训练是在训练过程中改变f的参数,比如:f=2x+1,跑着跑着就会变成:f=3x+1。但绝对不会跑着跑着变成f=3x+1x+1。
除非人为改变模型后重新跑训练。
但是,算力系统在训练的时候特么地把f的模型结构给改了。
也就是说,f这个公式随着训练原来一直都在变化。那既然是在变化,那算力汇率能固定就有鬼了。
这就好比,一台电脑,竟然能跑着跑着更改自己的cpu结构。
这,,,林远脑中顿时冒出一个难以置信的想法。
(本章完)
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