“馬斯克，你明白這意味著什麼嗎？我們一直在做的遊戲AI，那個困擾我們許久的視覺輸入瓶頸，現在有了解決辦法了！”
“等等，哈薩比斯，你確定這個QInet跑出的資料是對的？”
“評測伺服器沒有作弊的可能，那是李教授的團隊多次驗證後的結果。”
“這個世界上總有一些怪物，他們能看到我們看不到的盲區，我認為漆昊就是這樣的人。”
“有意思，太有意思了。”馬斯克想著他的汽車和火箭，心中的火苗逐漸熱烈了起來。
……
加州山景城，谷歌總部的一間實驗室裡。
這裡是剛剛成立不久，被外界寄予厚望的谷歌大腦專案基地。
伺服器排氣帶來的燥熱總是圍繞著這個地方，此時數十個監控螢幕上正飛快劃過一行行資料流。
專案負責人吳恩達正與谷歌架構師傑夫並肩站在一起，看著他們那引以為傲的分散式系統跑出的成果。
為了讓神經網路學會從油管影片中自動識別出貓的特徵，他們動用了谷歌的伺服器資源，拼湊出了一個擁有達2000個CPU核心的龐大叢集。
“傑夫，雖然無監督預訓練的引數調整非常繁瑣，但看著這個擁有十億級引數的模型開始在龐大的叢集上收斂，我真的覺得，我們正在接近真正的人工智慧。”吳恩達驕傲地說。
然而，還沒等傑夫點頭贊同，吳恩達手機震動了起來。
當他滑開鎖屏，看到了十幾封來自斯坦福大學實驗室學生以及谷歌內部AI研究員們相繼轉發過來的ICCV現場速報。
“怎麼了，難道是哪裡的分散式節點又發生記憶體溢位了？”傑夫察覺到了老友的異樣，半開玩笑地湊了過來。
“傑夫，不是溢位。”吳恩達將手機螢幕遞到了傑夫面前，“剛剛從巴塞羅那傳來的訊息，今年的ImageNet挑戰賽結果出爐了，有人用卷積神經網路，把錯誤率直接幹到了15%。”
“15%？！”
即便是見慣了各種先進技術的傑夫在聽到這個數字時，也驚訝了。
“是哪個國家實驗室？是BM那幫傢伙用超級計算機跑出來的？”傑夫眉頭緊鎖，腦海裡瞬間閃過全球頂尖算力中心的名單。
“不，是一個來自華國的年輕數學學者，叫漆昊，他的模型叫QInet。”
“他沒有使用超級計算機叢集，甚至沒有動用任何大型伺服器，他只用了兩張輝達的商用顯示卡。”
實驗室裡頓時陷入了死一般的寂靜。
吳恩達現在內心複雜極了。
作為早在2008年就撰寫論文極力倡導利用GPU進行大規模神經網路訓練的先驅，他當初在加入谷歌後，曾極力向高層推薦GPU路線。
然而，在谷歌工程文化中，CPU才是包治百病那個選擇。
谷歌擁有世界上最龐大最成熟的CPU閒置叢集，在龐大的工程慣性下，谷歌大腦專案最終還是選擇了用2000個CPU核心來堆疊引數。
“傑夫，我之前就說過，在處理神經網路這種本質上是高併發高密度矩陣乘法的運算時，CPU那龐大的控制單元就是災難。”
吳恩達忍不住嘆了口氣，既有對自己理論被證實的欣慰，又有眼睜睜看著首發紅利被旁人奪走的複雜情緒。
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