第83章 搞纯数的这么逆天吗？（爆梗1.5w 2/3求首订）（1/2）

第83章 搞纯数的这么逆天吗？（爆梗1.5w 2/3求首订）

当天下午，两张英伟达gtx580显卡还有其他一堆东西，便摆在了漆昊的工位桌子上。

看著桌子上的东西，漆昊一时间有些惊讶。

他原本以为，像这种超过五千块钱的固定资產採购，在高校和联合实验室的冗长流程里，不拖上一周绝对下不来。

可没想到，距离他跟陈工提要求，这才过去不到二十四个小时，他要的所有东西就已经送到了他的桌子上。

“怎么样，这效率还给力吧？”

陈工不知道什么时候凑了过来，手里还拎著一盒崭新的螺丝刀和一綑扎线带，脸上掛著掩饰不住的得意。

“咱们联合实验室和学校科研处那边有绿色通道，只要是重点项目加急需要的物资，审批流程一路绿灯。”

“不过这两块电老虎可不好伺候，我今天特意叫了曾工过来，咱们今天手头上的事情比较少，要不要我们搭把手，帮你把这台测试工作站给组装起来？”

漆昊本来也是第一次亲自动手做这种硬体级別的工程实验，听到陈工主动帮忙，自然不客气了：“谢谢陈工和曾工，对於硬体组装和系统环境搭建，我还真是个新手。”

“客气啥啊！这事简单！”

被叫过来的曾工是个典型的技术实用主义者，一看到这两块沉甸甸的gtx580，眼睛里也直放光。

三人立刻在实验室的一角忙碌了起来。

gtx580可是出了名的电老虎加大火炉，单张卡的功耗就高达244w。

为了让双卡在满载下不缩水，曾工特意从库房里搬出了一台珍藏的1200w

安鈦克大功率金牌电源。

“这玩意儿要是两块同时拉满，单单显卡就能直接让咱们实验室的空气温度干上去，连暖气都省了。”

曾工像是有强迫症，一边熟练地將显卡插入主板上那两条插槽中，一边用扎线带將臃肿的电源线理得井井有条。

“不过皮衣老板这次確实下了血本，这卡用的是gf110架构，均热板散热，只要风扇转速拉满，应该不至於当场出现显卡危机。”

大半个小时后，双卡工作站组装完毕。

隨著开机键的按下，工作站內部发出了轻微的声音，漆昊迅速安装了cuda驱动和编译环境。

“咦，cuda的编译环境？你要编程吗？”曾工惊讶道。

漆昊回答：“有些东西想要试试。”

陈工和曾工对视一眼，都好奇了起来，一时间谁都没走，分別站在了漆昊的左右两侧，他们倒要看看，这个纯数学院出来的学霸要做什么。

漆昊在键盘上敲下几行指令，確认了双gpu的状態正常，隨后神色渐渐变得专注起来。

正如他之前所构想的，即便英伟达官方极其贴心地打包了cublas这种最底层的矩阵乘加加速库，能够帮他省去一些矩阵相乘的底层汇编优化，但这並不意味著他可以什么都不做，可以躺著把神经网络跑起来。

神经网络的训练非常复杂。

除了矩阵相乘这一环之外，剩下整套网络的配套逻辑全都要他亲手落地实现，像是滑动窗口卷积核的前向与反向传播，最大池化和平均池化的gpu线程映射，reiu激活函数的逐元素激活核函数，反向传播中，误差梯度逐层递减的gpu核函数！

这些活，没一个轻鬆的！

当陈工和曾工看清楚漆昊在编辑器里打出的那一串串字符时，两人的脸色变了。

“不对啊，你这是打算自己写整个训练框架的cuda底层核函数？

陈工惊讶地说：“这个东西真的不好写，並行编程的难度和我们平时写的c根本就不是一个级別的！”

“普通c代码如果写错了，编译器会直接给你报错，或者运行时给你拋出一个指针异常，你很容易就能定位到，但是cuda编程它跑在gpu那成百上千个线程上的，你很难发现异常出在哪里！”

曾工也在旁边补充：“在cuda里，你的逻辑要是写错了，或者线程索引算歪了，它不会崩溃，也不会报错，编译器还会显示编译成功，然后显卡也会老老实实地跑完。”

“结果呢？它只会给你吐出一堆nan，你想在几万个同时运行的线程里排查出是哪一个线程的哪个寄存器出了问题，那简直是盲人摸象，在里面找不出根源是常有的事，简直是伤不起！”

陈工嘆了口气，劝道：“漆昊，听我一句劝，咱们没必要在这里去浪费时间，写这个的工程门槛太高了，你要做什么，跟我们说，我们一起想办法。”

漆昊不是个轻易服输的人。

更何况，在没有拿到结果之前，他把自己的想法说出来，这两人也只会固守原来的技术路线不会愿意尝试新的。

想要改变根深蒂固的思维，那就只能拿出实际成果出来才行。

直觉告诉他，如果真把他的想法走通了，完成系统任务非常容易！

漆昊笑了笑：“陈工，曾工，谢谢你们提醒，不过既然硬体都买回来了，不试试怎么知道呢？反正现在是春节假期的尾巴，我也没什么別的事，就当是活动活动脑子了。”

见漆昊態度坚决，陈工和曾工对视了一眼，也不再劝阻，只是默默地坐在旁边看著。

漆昊不信邪地开始行动了。

卷积前向传播的公式，偏导数的链式法则这些复杂的数学公式，他可以在脑海中快速拆解。

然而，当他真正將这些数学公式转化为cuda上的代码时，缺乏系统性大规模gpu编程经验的硬伤，瞬间暴露无遗。

他开始不可避免地遇到了各种棘手的难点。

比如显存合併访问的问题。

gpu的线程是以32个为一组进行硬体调度的，如果这32个线程在执行卷积计算时，访问的全局显存地址不是连续的，那么原本一次访存操作就能搞定的数据读取，会被硬体拆分成大量高延迟的访存请求，整个速度直接下跌！

漆昊试著写了第一版lrn核函数，却发现因为图像通道和像素索引的交错，线程束的访存完全错开，调试窗口里的显存带宽利用率低得惨不忍睹，gpu算力被卡在了带宽瓶颈上。

接著更让人头疼的是，在反向传播更新权重时，因为不同的图像区域，不同的batch

样本都在並行计算，当多个线程同时计算完各自的局部偏导数，准备將结果累加到同一个全局显存位置时，就会发生灾难性的写入衝突！

如果使用互斥锁，gpu会瞬间退化为单线程，如果直接使用当时fermi架构上效率並不高的atomicadd，一旦发生高频地址碰撞，线程排队等待的延迟会影响整张卡。

呵呵，又卡死了。

漆昊心塞。

这小玩意跟数学比，一点都不可爱。

看著屏幕上那因为显存衝突和同步问题而不断陷入死锁的测试日誌，漆昊的手指在键盘上停了下来，眉头微微锁起。

他確实低估了现代高性能计算机体系结构在这种细节上的残酷性，数学公式是完美的对称，可晶片不讲道理啊，一不留神就罢工了。

陈工和曾工在旁边默默看著漆昊不断重构代码，又不断地看著测试结果显示异常。

两位资深的工程技术人员轻轻摇了摇头，起身走到实验室的饮水机旁。

曾工接了一杯水，低声对陈工说道：“老陈，看到没？我就说吧。”

“漆昊数学確实厉害，但这写代码，尤其是涉及cuda编程，那真的又是另外一码事了。

“”

陈工颇为赞同地说道：“是啊，数学好不代表编程好，单单一个非连续访存就能把算法教授给折腾得怀疑人生，据我所知，哪怕是鸿记那样在国內技术实力顶天的大厂，能把cuda底层算子性能优化到极致的技术大牛，也是凤毛麟角。”

“哪个不是月薪几十万还要掉光头髮的存在？漆昊虽然很厉害，但毕竟还是太年轻了，不知道这硬体底层的险恶和坑爹啊。”

曾工无奈地笑了笑：“天之骄子嘛，总得在现实的硬墙上碰一碰，才知道什么叫工程的毒打，不过他能在这个年纪就摸到cuda编程的边，已经证明他不是普通人。”