深视科技，陈阳的办公室。

顾书瑶顶著两个大大的黑眼圈，把一份测试报告摔在桌子上：

“这活真没法干了。按照这个速度，等到明年我们也跑不完这60个模型！”

模型训练在有条不絮的进行。但算力，成了卡死模型训练的最后一道枷锁。

“我去跟投资人沟通，让他们儘快同意超算中心的建设。”

次日，收到陈阳通知的投资人纷纷赶来，即使时间来不及，也排了代表。

最终经过激烈的討论后，投资人妥协了。

同意前期投入500万购买显卡以及租用机房，看效果再决定后续是否投入。

对於这个结果陈阳也能接受，反正方向是对的，只是时间问题而已。

於是陈阳叫来顾书瑶。

“买显卡。”

陈阳在支票本上刷刷写下一串数字，“100张英伟达tesla k20。”

“k20？”

顾书瑶愣了一下，作为硬体发烧友，她提醒道：“英伟达已经发gtx titan了，听说显卡核心一样，显存还多1g，价格便宜一半。要不买titan？”

“不等，也不要titan。”

陈阳摇了摇头，“titan虽然便宜显存大，但是它的显存没有ecc（错误检查和纠正）功能。在家里或者小规模玩玩可以，但我们要建设的是超算中心，跑的是商业模型。一旦发生比特翻转（bit flip），导致训练中断或者参数错误，浪费的时间成本，划不来。”

“我们要的是稳定。”陈阳语气坚定的说道。

顾书瑶听完，也不再反驳。

3月中旬，京城某数据中心

陈阳带著顾书瑶和运维团队，站在一排刚刚改造完毕的黑色机柜前。

为了迎接这批伺服器，陈阳额外支付了几十万的改造费。

因为2013年的主流机房都是为cpu伺服器设计的，根本扛不住gpu的高功耗和高发热。

为此，机房专门改造了电源线路，还在机柜后方加装了暴力的工业风扇。

“陈总，这就是你要的效果。”机房负责人指著那一排排亮起的绿灯，

“100张tesla k20，全部上线。散热和供电都测过了，满载运行没问题。”

“辛苦了。”陈阳满意地点点头，看向顾书瑶。

“书瑶，试试？”

顾书瑶隨即打开隨身携带的笔记本，连入內网。

屏幕上跳动著一个简洁的控制台界面——这是陈阳基於前面的框架之前花了一个月时间，带著几个人连夜赶出来的简易版超算调度平台。

虽然简陋，但它能將这100张显卡整合成一个整体。

顾书瑶深吸一口气，颤抖著手指，提交了一个训练任务。

屏幕上，100个gpu的使用率瞬间飆升至90%以上。那是一种令人心颤的工业美感。

原本预计需要200小时的任务，进度条此刻正在以肉眼可见的速度疯狂跳动。

“预计剩余时间5小时？！”

顾书瑶惊呼出声，猛地转头看向陈阳，眼中满是难以置信。

“之前要跑十天的任务，现在只要一下午？”

“怎么样，体会到到人民幣玩家的快乐吗。”

陈阳笑著拍了拍机柜冰冷的金属外壳，

“从今天起，我们告別手工作坊，正式进入工业化生產时代。”

接下来的半个月，团队进入了疯狂的状態。

有了这100张显卡的加持，原本遥不可及的60个模型联合训练计划，变得像喝水一样简单。

徐力和杨樊每天就像打了鸡血一样，不断地调整参数、切分人脸区域、训练子网络。

一个个模型被训练出来，一个个准確率被刷新。

3年4月4日。

所有的子模型全部训练完毕。最后的融合算法也已调试就绪。

陈阳拨通了汤小鸥的电话：“汤教授，所有的拼图都凑齐了。明天有空来京城吗？我们准备揭晓最终答案。”

“好啊，终於训练完成了。”电话里汤小欧长舒了一口气。

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