羅伯特看著論文第三部分的實驗引數，稍稍沉吟了一下。
“按照論文裡的設定，向其中40個節點注入隨機網路延遲。延遲範圍設定在100毫秒到500毫秒之間，模擬極端惡劣的陳舊梯度環境。”
“明白。”
很快，兩個博士後開始迅速按照論文之中的實驗流程進行操作。
羅伯特將論文附件中提供的那段核心C++架構程式碼提取出來，親自進行編譯。
程式碼非常簡潔，沒有一行多餘的冗餘註釋。
“這種程式碼風格……簡首像是一臺精密的機器寫出來的。”羅伯特一邊檢查程式碼，一邊在心裡暗自驚歎。
十分鐘後，編譯透過，沒有報錯。
“模型部署完畢。資料集使用標準的Image子集。”
戴維彙報道。
“開始執行測試程式。迭代週期設定為10000個Epoch。”羅伯特下達了指令。
回車鍵敲下。
主控臺螢幕上，黑色的終端視窗瞬間開始輸出執行日誌。
三個人站在螢幕前，眼睛地盯著不斷重新整理的資料行。
隨著算力的持續滿載輸出，實驗室裡的空調系統自動加大了製冷功率。
二十分鐘後。
終端日誌的滾動停止。一萬次迭代週期全部跑完。
羅伯特親自移動滑鼠，輸入指令，調出了最終的訓練Loss收斂曲線。
曲線圖頁面跳出來。
整個曲線的形態，和論文中給出的實驗資料圖表情況幾乎完全一致。
戴維和邁克兩個博士後面面相覷，都能看到對方眼中的震驚。
困擾了他們實驗室整整一年的非同步網路收斂發散問題，就這樣被幹淨利落地解決了。
羅伯特教授站在螢幕前，看著那條紅色的收斂曲線。
他推了推眼鏡，深深吸了一口氣，然後緩緩吐出來。
“沒有任何造假。數學推導完美，工程程式碼落地完美。”
羅伯特的聲音在機房裡響起。
“這項技術一旦開源，未來五年內的大規模模型訓練框架，都要在它的基礎上進行重寫。”
羅伯特轉身回到自己的辦公桌前。
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