Линь Юань свел все проблемы к двум пунктам: вычисления и сбор данных.
Что касается проблемы вычислений, Линь Юань давно хотел узнать реальную производительность этой вычислительной системы. Сколько вычислительной мощности примерно равнялось 1P этой системы в реальном мире?
Раньше у него не было профессионального вычислительного оборудования для тестирования, но теперь, благодаря тестовому заданию, вычислительное оборудование хорошей группы было готово.
В филиале Цзыцзинь компании Хаотуань существовала тестовая вычислительная платформа, на которой смешивались графические процессоры H100 и A100. Линь Юань успешно подал заявку на право использования A100. Хотя A100 была намного хуже H100, это все же была мощная вычислительная карта, и она определенно могла превзойти всевозможные графические карты RTX и HD на рынке.
Линь Юань сначала провел общий тест на данных TF32. Производительность вычислений A100 для TF32 была в основном стабильной выше 35T/S. Его собственная вычислительная система для достижения эквивалентной производительности требовала вычислительной мощности около 10T/S.
Исходя из этого, Линь Юань наконец-то откалибровал текущую производительность своей вычислительной системы: она была примерно в три раза выше, чем вычислительная мощность в реальном мире. Другими словами, при той же 1T вычислительной мощности, вычислительная система была эквивалентна 3T в реальном мире.
Другими словами: обменный курс вычислительной мощности между системой и реальным миром составлял 1 к 3.
Линь Юань внезапно ощутил: «Я — развитая страна, а весь реальный мир — Третий мир», потому что его вычислительная мощность была ценной.
Но даже несмотря на это, Линь Юань не был уверен в использовании вычислительной системы для оптимизации алгоритмов. Поскольку обменный курс вычислительной мощности вычислительной системы составлял всего 3 раза, его накопленной вычислительной мощности в 1000P было недостаточно.
Однако, даже если это было просто из любопытства, стоило попробовать.
Линь Юань немедленно приготовился загрузить собранные данные в вычислительную систему. Эти данные представляли собой реальные данные доставки большой группы курьеров за определенный период времени.
Линь Юань вскоре столкнулся с проблемой: как, черт возьми, ему ввести эти данные? Вес данных составлял целых 10 ГБ, и вводить их вручную, глядя на них, заняло бы целую вечность.
[Система, я же говорил тебе: создай Wi-Fi в моём мозгу, и тогда ты сможешь общаться с электронными устройствами.]
Однако система проигнорировала его.
Это случилось только тогда, когда Линь Юань уже собирался сдаться, как система выдала уведомление.
[Данные загружены. Начать обучение?]
'Когда она успела загрузиться?'
Линь Юань с удивлением увидел те же самые данные на сервере перед собой, что отображались и в системной панели. Более 10 ГБ данных были считаны системой всего за несколько мгновений, и Линь Юань даже не заметил всего процесса.
[Оказывается, данные можно вводить не только глазами.]
Линь Юань внезапно осознал: возможно ли, что сама система подключена к реальному миру? Не успев толком ничего обдумать, Линь Юань из любопытства начал систематическое обучение ИИ-модели.
Он установил вычислительную мощность на 50 Т/с — безопасное значение, которое не вызовет у него головокружения.
К удивлению Линь Юаня, система справилась с тренировкой данных всего за одну минуту. 50 Т/с * 60 с = 3000 Т, что означает потребление вычислительной мощности всего в 3 П.
Линь Юань прекрасно знал, что для той же тренировки данных на A100 потребовалось бы десять минут при полной загрузке.
Известно, что полная вычислительная мощность A100 составляет 35 Т/с, тогда вычислительная мощность, произведенная A100 при полной загрузке в течение десяти минут, будет: 35 Т/с * 600 = 21000 Т = 21 П.
Другими словами, для выполнения того же объема работы вычислительная система использовала всего 3 П вычислительной мощности, в то время как A100 использовал 21 П. Поскольку значение вычислительной мощности A100 является реальным значением в реальном мире, даже если использовать карту H100, эффективность её работы будет повышена, но общее потребление вычислительной мощности не изменится.
Из этого следует: при обучении этого 10-гигабайтного набора данных 1 П вычислительной мощности системы эквивалентен 7 П в реальном мире. Таким образом, курс валют вычислительной мощности изменился на 1 к 7.
Это уже не соответствовало предыдущему соотношению 1:3.
Хотя эта система и была волшебной, Линь Юань пока не обнаружил никаких признаков того, что она нарушает законы природы.
Обучение ИИ — это, по сути, вычисления с данными. Поскольку это вычисления с данными, не может быть такого, что иногда вычисления идут медленно, а иногда быстро, ведь тип данных, используемых Линь Юанем, не менялся — все они были TF32.
«Разве вычислительная система одушевлена? Почему иногда работает быстро, а иногда медленно?» С этим вопросом Линь Юань использовал вычислительную систему для расчёта одних и тех же данных в разное время.
Он пробовал делать это во время еды, в туалете, перед сном и даже во время просмотра фильма, но конечное потребление вычислительной мощности оставалось постоянным.
«Чёрт, твой обменный курс всё ещё колеблется?»
Затем Линь Юань использовал систему вычислительной мощности для расчёта исходных тестовых данных TF32, но ему удалось получить исходный обменный курс вычислительной мощности 1 к 3.
Ему пришлось изменить другие данные о доставке еды на вынос, около 10 ГБ. Произошло нечто странное: обменный курс вычислительной мощности стал 1 к 6.
Затем Линь Юань продолжал менять выборки данных и, наконец, обнаружил, что обменный курс вычислительной мощности на самом деле меняется в зависимости от выбранных выборок данных.
Чёрт возьми, это нормально, что потребляемая вычислительная мощность для разных выборок данных меняется. Но что означает изменение обменного курса вычислительной мощности? Изменение обменного курса вычислительной мощности подразумевает, что эффективность вычислительной системы при обработке разных выборок данных разная.
Это похоже на тот же компьютер: при запуске разных программ использование процессора различается, что легко понять. Но когда этот компьютер запускает разные программы, самая высокая частота процессора на самом деле меняется. Это ненаучно.
[Эй, система, скажи мне, ты существо из высшего измерения?]
[Правила трёхмерного мира тебя не объясняют.]
[Аааа~~~]
Наконец Линь Юань решил глубоко изучить процесс обучения ИИ-модели в вычислительной системе. Ведь когда возникает проблема в "черном ящике", а найти её не удаётся, остаётся только одно — заглянуть внутрь самого ящика.
Хоть этот "чёрный ящик" был чрезвычайно сложным.
С тревогой Линь Юань попросил систему показать детальный процесс обучения.
— Это...
Линь Юань расширил глаза. В AR-изображении, возникшем в пустоте перед ним, структурные графики, представляющие модель, изменялись.
Обучение ИИ-модели по сути заключается в использовании вычислительных карт для подачи собранных данных в заранее заданную модель и их обработки.
Модель можно грубо представить как формулу (при желании, даже всю Вселенную можно мыслить как формулу). Следовательно, конечным упрощением обучения ИИ-модели является: y=f(x).
x представляет собой выборку данных.
f — обозначает модель.
y — результат вычислений.
В реальном мире тренировка ИИ-модели предполагает изменение параметров f в процессе обучения. Например: f=2x+1, в ходе работы процесс может привести к f=3x+1. Но ни в коем случае f не превратится в f=3x+1/x+1.
Если только вручную не изменить модель и не запустить обучение заново.
Однако вычислительная система изменила структуру модели f в процессе обучения.
Иными словами, формула f постоянно менялась вместе с тренировкой. Если она меняется, то и обменный курс вычислительной мощности не может быть фиксированным.
Это похоже на компьютер, который способен менять структуру своего процессора во время работы.
Эта… В голове Линь Юаня внезапно возникла невероятная мысль.
Обновлено: 20.01.2026