周一早上八点四十分，林晨比平时早到了二十分钟。
他倒不是刻意早起——昨晚翻来覆去没怎么睡好，脑子里全是实验参数的排列组合。索性早点起来，到公司把环境最后检查一遍。
8卡A100的集群资源昨晚零点就位了，陆小溪在项目群里发了一条消息：数据管道就绪，训练数据已入仓，特征工程脚本通过完整性校验。后面跟了一个竖起大拇指的emoji。
林晨到工位的时候，张明远已经在了，正对着屏幕上的终端窗口一行行地检查环境配置。他抬头看到林晨，有点紧张地说：林晨哥，我刚把所有依赖包的版本过了一遍，跟技术方案里的要求完全一致。CUDA版本、PyTorch版本、FlashAttention版本都对上了。
林晨放下背包，打开自己的笔记本电脑，先把Baseline-A跑起来。
Baseline-A是纯软标签蒸馏，是三组实验里最简单的一组，也是最重要的参照基准。如果Baseline-A的效果都达不到预期，后面的一切都是空中楼阁。
他调出训练脚本，参数一行行地核对：batch size 256，学习率2e-4，warmup步数1000，总训练步数……每一个数字都是他在技术方案里反复推敲过的，不能有一丝马虎。
开始吧。他敲下回车键。
屏幕上跳出一行行日志：数据加载中……模型初始化中……GPU分配中……
然后，他看到了一行让他心跳加速的信息：
[INFO] Distributed training: 8x A100-80GB, DataParallel mode [INFO] Total batch size: 2048 (256 per GPU) [INFO] Estimated training time: 3.2 hours
三个小时。
林晨盯着3.2 hours这行数字，愣了几秒。在自己以前的认知里，训练一个几十亿参数的模型，怎么也得跑个一两天。在量化系统里，他用的那台破笔记本跑一个回测就要十几分钟，训练一个小型LSTM模型得大半天。而现在，8卡A100，三个小时就能完成一轮完整训练。
这就是大厂的算力。
他在心里默默算了一笔账：8张A100，每张80GB显存，加起来640GB的显存总量。放在两年前
（本章节未完结，点击下一页翻页继续阅读）
正在加载...