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第8章 從沒打過這么富裕的仗（第2頁）

甚至有時候根本復現不出來，畢竟如果別人論文里沒寫清楚，鬼知道他的參數是怎么調的。

現在光靠自己，這個課題已經推進不下去了，按照周昀的預估，就算agileed不涉及到圖像方面的數據，需要的顯存不像視覺領域那么夸張，也至少要大概100g左右的顯存，這個數字是他結合前世的科研經驗得來的。

而現在最好的消費級顯卡4090的顯存也就24g，a卡則是自動被剔除在外，因為其沒有cuda的存在，幾乎不可能用于ai訓練。

而專業級顯卡的價格更是讓現在的周昀望塵莫及，就拿常用的a6000來看，48g顯存，價格三四萬，更強的h100甚至要十幾二十萬一張。

也就是說，想要跑得動周昀這個模型，至少十萬打底。

這也是為什么他要找一個有資源的導師了，如果是那些小導，整個組里可能就一張4060，別說跑實驗了，平時自用都夠嗆。

都說會哭的孩子有奶吃，你不主動說，導師就算有資源也不會主動給你的。

周昀給鄧永華發了一條消息。

【老師，之前給您匯報過的那個ai邊緣部署的課題我有了一些新的想法，不過我自己的電腦沒法跑實驗，需要服務器，不知道組里有沒有？】

（請）

從沒打過這么富裕的仗

發完消息，稍微等了幾分鐘，還沒回，估計要么在上課，要么在開會。

沒辦法，導師就是這樣的，他發你消息必須秒回，你發他消息，等幾個小時都是常有的事，他都習慣了。

將手機放到一邊，登上了自己github賬號。

創建了一個新的repositories，將其設置為公開，名字就叫學習記錄。

自從用上了github，周昀就將它當成了一個萬能的記事本。

不管是代碼還是閱讀筆記或者是學習筆記，他都會記在上面。

雖然前世自己從事了兩年多的ai方面的科研工作，但是他知道，自己所接觸的，不過都是一些皮毛。

其最為主要的原因就是，他的數學功底不夠扎實，這也導致了自己的研究只能停留在最為表面的部分。

數學是所有學科的基石，特別對于計算機這門應用型學科來說。

就比如前幾年在視覺領域最為常用的卷積，其實早在18世紀就被提出了，而其真正運用到神經網絡則是在20世紀，這其中相差了百年。

還有很多看上去非常nb的算法，其背后不過就是一些普通的數學公式運用。

但這也足以可見，數學對于計算機的重要性。

周昀學習數學的目的也不是要去證明什么猜想，那可以說是神的領域，就算現在他確實聰明不少，他也不會不自量力地去碰這些東西。