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第8章 从没打过这么富裕的仗（第2页）

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？】

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。