第8章从没打过这么富裕的仗(第1/2页)

但他现在也没办法。【必去阁 www.bequge.live】

老老实实跟在师兄师姐下面回了两个字——好的。

打开电脑，先下载了一个zotero，又花了半小时搞了个云存储下了几个插件，最后将老师发的十几篇论文全部存了进去。

现在是周一，距离周五还有四天，时间十分充裕。

十几篇论文肯定不用全部看完，汇报的时候大概率挑个一篇就行，周五组会，周四准备就好，这几天他还是准备完善一下他自己的研究。

ai模型的边缘部署，这个课题不是他随便选的，自然要认真去做。

不过现在的电脑屏幕是笔记本自带的，实在太小了，拿来看论文的话实在有点难受。

打开手机，看了一下自己的余额，还剩两千多，这都是他之前从本科的生活费里省下来的。

想了一下，他还是决定买个屏幕。

一千多的也够用了，以后有钱了再换更好的就是了。

下完单，周昀从书桌上抽出一张白纸。

拿出笔开始在上面写写画画。

这也是他的习惯之一，在思考一些问题的时候，他更习惯于用纸笔而不是电脑。

深入思考的时候时间总是过得飞快。

“咚咚~儿子，吃饭了。”

“来了。”

饭后，他继续进入了科研时间，一直到晚饭前，才结束。

“呃啊！”

坐了一天的周昀靠在椅子上伸了个懒腰。

今天主要就是进一步完善了一下agileedge的技术路线，完善了一下整体框架的细节，目前阶段他也就只能做到这种程度了。【56书屋 www.56book.cc】

就算他现在再天才，也不可能在脑子里模拟实验的运行结果，这也是目前整个ai行业的通病，其黑箱的特性，在真正上手实验之前几乎就是完全不可预知的。

除非是复现别人的项目，但就算如此，很多时候也需要多次的调整才能复现出别人的结果，

甚至有时候根本复现不出来，毕竟如果别人论文里没写清楚，鬼知道他的参数是怎么调的。

现在光靠自己，这个课题已经推进不下去了，按照周昀的预估，就算agileedge不涉及到图像方面的数据，需要的显存不像视觉领域那么夸张，也至少要大概100g左右的显存，这个数字是他结合前世的科研经验得来的。

而现在最好的消费级显卡4090的显存也就24g，a卡则是自动被剔除在外，因为其没有cuda的存在，几乎不可能用于ai训练。

而专业级显卡的价格更是让现在的周昀望尘莫及，就拿常用的a6000来看，48g显存，价格三四万，更强的h100甚至要十几二十万一张。

也就是说，想要跑得动周昀这个模型，至少十万打底。

这也是为什么他要找一个有资源的导师了，如果是那些小导，整个组里可能就一张4060，别说跑实验了，平时自用都够呛。

都说会哭的孩子有奶吃，你不主动说，导师就算有资源也不会主动给你的。

周昀给邓永华发了一条消息。

【老师，之前给您汇报过的那个ai边缘部署的课题我有了一些新的想法，不过我自己的电脑没法跑实验，需要服务器，不知道组里有没有？】

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发完消息，稍微等了几分钟，还没回，估计要么在上课，要么在开会。

没办法，导师就是这样的，他发你消息必须秒回，你发他消息，等几个小时都是常有的事，他都习惯了。

将手机放到一边，登上了自己github账号。

创建了一个新的repositories，将其设置为公开，名字就叫学习记录。

自从用上了github，周昀就将它当成了一个万能的记事本。

不管是代码还是阅读笔记或者是学习笔记，他都会记在上面。

虽然前世自己从事了两年多的ai方面的科研工作，但是他知道，自己所接触的，不过都是一些皮毛。

其最为主要的原因就是，他的数学功底不够扎实，这也导致了自己的研究只能停留在最为表面的部分。

数学是所有学科的基石，特别对于计算机这门应用型学科来说。

就比如前几年在视觉领域最为常用的卷积，其实早在18世纪就被提出了，而其真正运用到神经网络则是在20世纪，这其中相差了百年。

还有很多看上去非常nb的算法，其背后不过就是一些普通的数学公式运用。

但这也足以可见，数学对于计算机的重要性。

周昀学习数学的目的也不是要去证明什么猜想，那可以说是神的领域，就算现在他确实聪明不少，他也不会不自量力地去碰这些东西。

相比于纯数论的研究，他还是更喜欢计算机这种应用型的学科。

简单给自己列了个清单，他要补的东西还挺多。

线性代数肯定是最重要的，这部分内容考研的时候学习的其实并不深入，但是在现在各种神经网络