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第62章 计算资源的限制（第1页）

书房里，林晨盯着屏幕上缓慢爬行的进度条，眉头紧锁。

他的宏碁暗影骑士游戏本，三年前为了偶尔打打《守望先锋》买的，此刻正发出直升机起飞般的风扇轰鸣。

屏幕上，pytorch正在训练一个用于分析A股市场行业轮动规律的LStm（长短期记忆）网络。

数据集不算大，不过是过去五年申万一级行业指数的日度收益率序列，但模型跑了快一个小时，才完成了不到30个epoch（训练轮次）。

“这速度……”

林晨揉了揉发胀的太阳穴，手指无意识地敲击着桌面。

他开发的“晨曦一号”

智能投资系统，核心模块之一就是这个行业轮动模型。

原理不复杂：利用LStm捕捉不同行业板块间复杂的时序依赖关系，试图预测未来一段时间内哪些行业可能跑赢大盘。

想法很好，代码也调通了，但训练速度成了拦路虎。

笔记本的Gtx1060显卡，6Gb显存，在2023年玩主流游戏都勉强，拿来跑稍复杂点的深度学习模型，更是力不从心。

林晨已经尽可能优化了：减小批量大小（batchsize）、使用混合精度训练、把能放到cpU上的预处理都挪出去……但硬件天花板就在那里。

更让他焦虑的是时间。

再次失业在家三个多月，存款数字在缓慢但坚定地下降。

鹏城的房贷、一家三口的生活费、乐乐幼儿园的学费……每一样都是实实在在的压力。

他必须尽快让这个系统跑起来，验证其有效性，甚至开始产生收益。

时间，某种意义上比金钱更珍贵。

“不能等”

。

林晨关掉了训练程序。

风扇声逐渐平息，书房恢复了安静，只剩下窗外隐约传来的车流声。

他打开浏览器，开始搜索“深度学习训练加速”

“个人GpU服务器”

“云服务器AI训练”

。

信息如潮水般涌来。

知乎、cSdN、Github上的讨论帖，技术博客的测评，各大云服务商的广告……

他泡了杯浓茶，像当年准备高考一样，开始系统性地研究和记录。

首先是自己组装一台深度学习工作站。

他快速列了个配置单：Rtx3090显卡（24Gb显存，当时的高端卡）大概一万二；配套的cpU、主板、大内存、大功率电源、机箱……整套下来，两万块打不住。

这还没算可能需要的多卡并联（为了更大模型或更快训练）。

两万块，几乎是目前家庭备用金的十分之一。

而且，一台固定配置的机器，可能很快又面临性能瓶颈或技术迭代。

“太重了，也不灵活。”

林晨在“自建工作站”

后面打了个叉。

失业期投入这么大一笔固定资产，风险太高。

接着是云服务器。