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第36章 学习与实践（第1页）
【升级条件：1.完成三个人工智能核心的训练：03】
终端的升级任务也随着据点的升级而更新，不过新出现的任务却不像以往那么容易完成了。
毕竟其需要的是训练好的人工智能核心，并非像以往那般，只需要生产出来就好。
而且这个做出来，也不是那么好整的，刘天阳查了查所谓的计算‘速度大于300TFLOPS’是什么概念，最后结果却让他大吃一惊。
张量运算单元其实就是对显卡核心内部AI计算单元的学术说法，而目前市面上能满足这个能力的除了某皮衣黄之外，就剩下某歌了。
国产芯片虽说近来发展突飞猛进，但终究还是差了一丝，即便是最为先进的升腾910芯片，也只有280TFLOPS。
而与之相对的，皮衣黄最为先进的H100SXM的训练端计算速度达到了惊人的1979TFLOPS，这俩根本不是一个量级的选手。
而且蛋痛的是，那个家伙被禁运了，好在系统的要求只用A100或者A800这种几年前就已经出现的旧型号就能满足。
‘嗨呀，幸好要求不高，而且看上市时间，都是好几年前了，不是说电子市场摩尔定律嘛，估计还挺便宜呢。’
刘天阳兴冲冲的打开某多多想要砍一刀，却被那五位数的数字惊掉了下巴。
‘握草，最便宜的都要7万块钱，这特么把人当猪宰啊。’
他不信邪的看了看某宝，发现更离谱，不仅没两家店卖，而且价格居然来到了十几万。
‘奶奶的，等我将来科技爬上去了，一定要造出比皮衣黄牛逼十倍的显卡，让这老登把裤衩都亏进去！’
一边嘟囔着，刘天阳无奈的下单了三张显卡，还特意嘱托店家快点发货，别整坏了。
‘这么贵的东西，肯定顺丰空运，亲您就放心吧。’
‘如果用的满意，请打個好评哦，使用上的技术问题请直接联系我们就好。’
硬件已经下单，接下来就是软件上的学习了。
“嗯……神经网络构建，梯度优化算法，正则化技术，评估指标构建，让我看看。”
制作一个核心需要的知识很是繁杂，刘天阳对着每一个知识点都搜了一下，发现其全部展开来，完全就是整个深度学习的理论基础。
而刘天阳用的所谓大模型，其实就是深度学习的一种，只不过因为其数据量大，神经网络单元极为复杂，才被称之为大模型。
“擦，这根本无从下手啊。”
如此庞大的理论知识群，让刘天阳根本找不到一个好的切入点，这些知识彼此之间相对独立，但在应用的时候却又搅和在一起。
仅仅是记住那些抽象的公式其实没什么大用，因为大部分的经验知识都是众多专家学者通过实践一点一滴积累的。
这些最为宝贵的东西基本上都凝练在当今最为著名的学习框架之中了，Tenserflow，Pytorch……
还有某GPT使用的Transformer框架，这些好像游戏引擎一般的东西能够让一个初学者实现以往大学教授和专家都做不到的智能体。
但这对刘天阳用处并不大，毕竟他现在是要从零开始搭建一个人工智能体，简单的搬轮子可没办法达成系统的要求。
“唉，先去看网课吧，估计这个任务要卡一段时间了。”
刘天阳放弃了走捷径的方法，开始从最基础的知识开始学起。
编程语言如C++、Python，数学知识如线性代数、概率论、微积分还有统计学基础，这些看着就让人头大的东西已经是整个AI体系中最为基础的那一部分了。
作为一个专科毕业，已经近十年没有碰过数学的纯种学渣，刘天阳看了没一会便是头昏脑胀。
那些方框框和七扭八拐的符号在他眼里就好像会跳舞的小人一般，压着自己可劲看了两天，刘天阳发现自己居然做噩梦了！
“握草，奶奶的在梦里都不放过我。”
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