097 GPU集群启用 (第2/2页)
　　
　　“准备记录所有异常节点。”他说，“尤其是马尔可夫链的状态切换逻辑。”
　　
　　程序启动后，四块显卡同时进入高负荷状态。功率计显示总功耗突破700瓦，机柜内部空气迅速升温。红外测温枪扫过主板南桥位置，读数跳到68℃，接近安全上限。
　　
　　“不行，这样撑不了多久。”张远脱下外套，从洗手间打来两盆冷水，把毛巾浸湿后搭在关键散热片上。水汽蒸腾起来，房间顿时弥漫着潮湿的热气。
　　
　　“空调开了最大档，还是压不住。”他回头看向角落的温控仪，“现在室温36度，再往上就得停机。”
　　
　　陈帆看了眼网络延迟指标。由于频繁的数据交换，集群节点间的通信延迟从稳定的0.3毫秒上升到1.2毫秒，部分结果包出现重传现象。
　　
　　“改本地缓存优先。”他下令，“所有中间变量先写入固态硬盘，等测试结束再统一归档。”
　　
　　李阳立刻修改配置文件，关闭跨节点同步功能，启用离线计算模式。网络负载应声下降，延迟回落至0.5毫秒以内。
　　
　　机房温度仍在上升。
　　
　　张远拆开机柜前盖，用硬纸板做成导风板，引导USB风扇集中吹向电源模块。水流顺着他的手臂滴到地面，在水泥地上积成一小片水洼。
　　
　　“38度了。”他报出最新读数，“但设备还在正常范围。”
　　
　　屏幕上，压力测试进度条稳步前行。60%、70%、80%，每一帧输出都经过校验，标记出潜在风险点。估值偏离模型识别出三个可能的爆雷标的，波动率扩张模块预测下周隐含波动率将突破35%，成长因子失效模型则指出当前财报季的盈利虚增比例高达64%。
　　
　　最后一项推演完成时，已是深夜。
　　
　　系统自动汇总报告，生成一份包含三百二十七条预警信号的结构化数据集。六大模型中有五个给出高度一致的判断：市场正处于系统性回调的临界点，最佳应对策略为阶段性做空+现金储备。
　　
　　“全都对上了。”李阳看着置信度分布图，低声说。
　　
　　陈帆调出算力使用统计：GPU集群连续运行七十一小时五十三分钟，平均利用率92.4%，最高瞬时负载达98.7%，未发生任何宕机或数据丢失。
　　
　　“算力够了。”他说。
　　
　　李阳拿起打印出来的性能报告，指尖划过那条醒目的加速曲线。他知道，这意味着他们终于拥有了实时验证复杂策略的能力。不再是事后回溯，而是提前捕捉。
　　
　　张远擦干手，关掉最后一台风扇。机柜表面仍烫手，但他把手掌贴上去，感受那股持续不断的热量。
　　
　　“这比桑拿房还热。”他说。
　　
　　陈帆站起身，走到主控台最左侧的物理开关前，将红色保护罩掀开，按下“永久接入”按钮。四块显卡的供电线路从此独立于原有系统，成为专用计算单元。
　　
　　下一秒，主屏右下角弹出提示：GPU集群注册完成，编号G-01，状态——运行中。
　　
　　李阳正要把报告归档到加密目录，忽然发现CUDA日志末尾有一行异常记录：某个路径采样器在第69小时出现了0.004秒的延迟偏移，虽未影响整体结果，但触发了内部校验机制。
　　
　　他放大时间戳，核对系统时钟同步状态。
　　
　　张远凑过来，盯着那一串数字看了两秒。
　　
　　“要不要重新跑一遍？”他问。
　　
　　李阳的手指悬在回车键上方。