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和室友们在食堂吃过早饭，徐辰便回到了自己的专属研究室。
这一整天，他都把自己关在房间里，对著屏幕上的代码进行最后的精修。
优化后的smooth_logic.py模块，代码量其实並不大，核心逻辑也就几百行。
但其中涉及的gumbel分布採样、流形映射以及极其复杂的自定义梯度计算，对计算资源的要求却是指数级上升的。
当徐辰按下运行键的那一刻，不出意外的，爆显存了。
徐辰无奈地停止了运行。
之前那个简陋的demo，用笔记本还能勉强跑一跑。
但现在这个引入了高维几何嵌入的完全体模型，参数量虽然不如gpt那么恐怖，但计算密度极高，显然不是一台笔记本能扛得住的。
……
买工作站来不及，租云伺服器又担心代码泄露。
徐辰想了想，决定找组织。
他拨通了数院辅导员林轩的电话。
如今徐辰已是数院的“重点保护对象”
，享受讲师级待遇，林轩对他自然是格外上心，电话几乎是秒接，语气里透著股亲热劲儿。
徐辰也没兜圈子，简单寒暄两句后，便道出了借用gpu伺服器的需求。
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不过结果有些遗憾。
正如林轩所言，数院的超算集群设计之初就是为了服务於数值计算和代数推导，主打的是cpu核数和內存，gpu资源相当稀缺。
仅有的几台带a100显卡的机器，也早已被应用数学系的老师们占满，用来跑流体力学方程，队都排到了下月了。
但林轩很快指了条明路——校级计算中心。
那是北大的公共大平台，硬体设施全是顶配，且遵循全校共享原则。
相比於学院自己的“小灶”
，那里才是真正的“大食堂”
。
只要去得早，大概率能申请到空閒节点。
谢过林轩后，徐辰没再耽搁，背上书包便直奔理科楼群深处的计算中心。
……
掛了电话，徐辰收拾好硬碟，直奔位於理科一號楼地下的校级计算中心。
这里是北大科研算力的心臟。
徐辰来到前台服务窗口。
“你好，我想申请使用高性能gpu集群。”
值班的老师是个戴眼镜的中年人，看了一眼徐辰的学生卡，又在系统里查了查。
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