097 GPU集群启用 (第1/2页)
　　
　　服务器风扇的嗡鸣声还在持续，但节奏变了，像是被什么力量拉扯着，逐渐脱离原有的频率。陈帆的手指停在键盘上方，没有继续敲击，而是转向右侧机柜面板，按下物理重启键。一排指示灯短暂熄灭，随即逐个亮起，绿色光点沿着金属边框爬升。
　　
　　“开始吧。”他说。
　　
　　李阳立刻从抽屉里取出防静电袋，撕开封口，将四块黑色电路板逐一取出。显卡边缘有细微划痕，是运输途中留下的，不影响接口导通。他低头核对主板插槽间距，确认无误后，双手平稳下压，听到清脆的卡扣闭合声。
　　
　　“第一块，Tesla K20c，PCIe 3.0 x16，接驳成功。”他报出型号和状态，顺手把电源线接到独立供电模块上。
　　
　　张远蹲在机柜底部，拧开螺丝，替换掉原装250瓦电源，换上新采购的850瓦工业级模组。金属外壳刚合拢，一股热风就从缝隙里涌出来。他没起身，直接打开随身背包，拿出三台USB风扇，用扎带固定在机箱侧板通风口，形成前吸后吹的气流通道。
　　
　　“临时风道搭好了。”他抹了把额头的汗，“现在就看系统能不能认到设备。”
　　
　　陈帆已经在终端输入检测指令。屏幕滚动刷新，几秒后跳出一行信息：检测到四块NVIDIA GPU，驱动版本兼容，CUDA核心可用。
　　
　　“能跑。”他说。
　　
　　李阳立即调出自己编写的加速程序框架。这是他花了两周时间重构的蒙特卡洛模拟器，专为并行计算优化。传统CPU处理百万条随机路径需要近三小时，而GPU理论上能在七分钟内完成。但前提是内存调度合理，数据分块得当。
　　
　　“先试小规模。”他说着，设置参数为十万路径，单批次加载量设为一千。
　　
　　程序启动瞬间，显卡核心温度从32℃跳至47℃，功率读数飙升至每块195瓦。监控曲线剧烈抖动，随后趋于平稳。屏幕上，进度条以肉眼可见的速度推进。
　　
　　“运行正常。”李阳松了口气。
　　
　　“别松。”陈帆盯着资源占用率，“等全部加载完再说。”
　　
　　话音未落，警报弹窗突然跳出：显存溢出，进程终止。
　　
　　日志显示，第987批数据载入时触发阈值，系统自动切断任务以保护硬件。
　　
　　“分块太粗。”李阳迅速翻看内存分配图，“我们得拆得更细。”
　　
　　他重新设定批次为一百，同时启用流式加载模式，让程序一边释放已完成的数据块，一边载入新的路径样本。这次不再一次性预载全部内容，而是建立动态缓冲池。
　　
　　“再试一次。”他说。
　　
　　陈帆点头，在控制台输入优先级锁定指令，切断所有非必要后台服务。网页监控、日志同步、远程访问端口全部关闭，只为确保GPU独占算力。
　　
　　第二次运行开始。
　　
　　显卡风扇转速逐步提升，发出低沉的呼啸。温度曲线缓慢爬升，52℃、55℃、57℃，最终稳定在61℃。进度条匀速前进，每秒钟刷新上千条路径结果。
　　
　　十分钟整，程序返回完成信号。
　　
　　屏幕中央跳出性能对比图：CPU模式耗时163分钟，GPU模式仅用4分8秒，加速比达到39.7倍。
　　
　　“差一点就是四十倍。”张远笑着摇头。
　　
　　“已经够用了。”李阳调出误差分析表，采样精度与原始模型偏差小**分之三，“接下来可以跑完整压力测试。”
　　
　　陈帆没说话，他在主控界面勾选“全模型联合推演”选项，将上一章打包好的六组预警日志导入测试队列。系统将模拟未来七十二小时内可能出现的极端行情，包括流动性枯竭、指数闪崩、跨市场传导等场景。
　　
　　
　　
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