第167章 重启SLRM研究 三（1 / 2）
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在接下来的几天里，北大计算中心的gpu集群再次满负荷运转。
十几个不同版本的模型，在四张a100显卡上日夜不停地交叉训练、验证、叠代。
徐辰编写了一个自动化的超参数搜索脚本，让计算机自己去寻找那个最优的解。
屏幕上，十几条loss曲线像赛跑一样交织在一起，有的早早收敛，有的半路崩盘，有的则还在顽强地挣扎。
最终，在烧掉了数千块钱的电费后，一个名为“v4_fal_best”的模型版本脱颖而出。
它在ctrr验证集上的准確率稳定在了98.8%，比之前的deo版本又提升了3.5个百分点。
这类预测模型，准確率理论上是到不了100%的，人类在这个数据集上的平均准確率，也不过是99%左右。毕竟，人也会犯错，也会看花眼。
而且在ai评测中，为了防止模型“过擬合”或者“作弊”，有时候会故意在测试集中掺杂少量的噪声数据。如果一个模型在这些明显错误的题目上也答“对”了，即输出了错误的標註答案，那就说明这个模型可能是在“背题”，而不是在“推理”。
所以98.8%算得上已经接近理论极限了。
看著这个数字，徐辰满意地点了点头。
“就是它了。”
……
隨后徐辰又看了下训练的日誌。这才发现了这个算法存在一些问题。
由於之前徐辰都是丟给计算机让计算机自己叠代，然后就去做別的事了，所以徐辰並没有太过关注这个模型的运行效率，但是看了日誌才发现，这个slr模型，太慢了。
徐辰看著那个令人咋舌的延迟数据：
qwen-7b（原版）：推理速度45tokens/s。
qwen-7b+slr：推理速度0.8tokens/s。
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“0.8tokens/s……”
徐辰扶额。
这速度，跟便秘有什么区別
如果用这个速度去跟用户聊天，用户发一句“你好”，等它回一句“你好”，估计都能去泡杯茶回来了。
……
slr运行这么慢，原因在於计算密度的爆炸。
传统的transforr，其核心计算是矩阵乘法（atul）。这玩意儿虽然计算量大，但在现代gpu上已经优化到了极致，那是为了並行计算而生的。
但slr不一样。
它的核心是“几何嵌入”。
每一个概念，都要被映射为一个高维空间中的“盒子”或者“流形”。
每一次逻辑推理，都要计算这些几何体之间的“交集”、“並集”和“包含关係”。
这涉及到大量的非线性运算，比如、ax、softps，以及复杂的gubel分布採样。
这些操作，在gpu上是极其低效的。它们不仅无法充分利用tensorre的算力，还会导致大量的显存碎片化。
“推理一个简单的三段论，slr消耗的算力，竟然是同等规模transforr的50倍！”
徐辰看著屏幕上的性能瓶颈分析，脑海中浮现出一个著名的学术概念。
“这简直就是教科书级別的『硬体彩票』。”
徐辰喃喃自语。
所谓“硬体彩票”，是google研究员sarahooker提出的一个深刻观点：一种ai算法能否成功，往往不取决於它在数学上是否优越，而取决於它是否幸运地“中奖”了——即当下的主流硬体架构是否恰好支持它。
“transforr之所以能统治世界，不仅仅是因为“自注意力”机制设计得好，更是因为它中了『头彩』。它的核心算子是矩阵乘法，而这恰好是gpu最擅长的事情。”
这一突破源於gpu的“无心插柳”——其本为处理海量像素设计的並行架构，恰好完美契合了神经网络的矩阵运算需求。
“而我的slr，虽然在逻辑推理的数学本质上碾压了transforr，但它输掉了这场『彩票』。”
徐辰冷静地分析著，“现有的gpu架构，对於几何集合运算和复杂的非线性逻辑，是天然排斥的。tensorre里的乘法器在面对我的『交集运算』时，就像是用一把精密的狙击枪去当烧火棍使。”
歷史总是惊人的相似。当年深度学习受困於cpu的串行计算，效率低下，一度被视为无法商用的玩具，直到吴恩达引入gpu並行加速才彻底打破了僵局。
“现在的slr也正处於这种尷尬的『硬体真空期』。”
“cpu逻辑控制强，但核心数太少，吞吐量带不动海量计算；而现有的gpu虽然並发强，底层却全是为矩阵乘法设计的。”
“要想让slr真正落地，光靠软体优化是不够的。就像谷歌为了追求极致效率，彻底剥离了图形功能，研发了专为矩阵计算设计的tpu（张量处理单元）一样。”
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