第396章 我这有几千张GPU，你要吗？(1/2)
不像锦城那种阴湿的蒸笼感，西安的毒日头是直接劈下来的，混着秦川平原上吹来的乾热风，把整座城市炙烤得像一块巨大的砖窑。
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任少卿拎着一个鼓囊囊的黑色双肩包，从西安交大东门的公交站一路走进校园，衬衫后背湿透了大半，贴在脊梁骨上，黏糊糊的，难受得很。
他低着头，盯着脚下的花岗岩路面，脑子里反覆过今天宣讲的那三十二页PPT。
第七页的实验数据。
第七页，是整个报告的命门。
任少卿闭上眼睛，那张对比折线图像刻进脑子里一样挥不去。
他基于AlexNet架构改进的卷积神经网络模型，用东拼西凑的四卡GPU伺服器跑出来的结果，在PASCAL VOC 2012数据集上，目标检测精度比学界主流的DPM模型高出了将近十一个百分点。
十一个百分点。
在他看来，这不是一个数字。
这是一次典范转移。
他二十七岁，中科大和微软亚洲研究院联合培养的博士生。
去年从合肥到了一趟北京，跟着导师的组看完了Hinton组在ILSVRC比赛上用AlexNet把传统方法打得落花流水的完整论文。
他当时就坐在微软大厦十二层的组会室里，咖啡都顾不上喝，盯着屏幕上那个把所有传统方法甩开将近十个百分点的成绩，心里某个地方「咔哒」一声，被什麽彻底撬开了。
那种感觉，他后来想了很久——大概类似于在一片乌压压的普通人里，突然认出了另一个同类。
然后他就扎进去了。
整整八个月，几乎把所有能腾出来的时间全部押进去。
他在自己的研究方向里开了条岔路，拐进了当时连导师都半信半疑的深度学习丛林，靠着微软亚研院借给他的一小块GPU算力，把那套模型一点一点搭起来，调参，再调参，处理过拟合，再处理，换框架，换数据增强方式……
然后跑出了那个让他失眠了整整一夜的数字。
但他没法训练更大的模型。
算力不够。
微软亚研院给他划的那块算力有上限，还要跟组里其他项目排队。
他算过了，如果要把网络规模再扩大一倍丶数据集再丰富三倍，按现在能用的算力，连续不间断地跑，需要将近四十七天。
他等不起。
不是技术上等不起，是赛道上等不起。
他清楚地感觉到，全球跑在这个方向上的人越来越多。
去年AlexNet一出，全世界顶级实验室就像被点着了一样，一股脑儿往这边涌。
斯坦福丶CMU丶DeepMind……这些机构手里握着的算力，是他这种人做梦都摸不到的规模。
他必须跑快一点。
所以他来了西安。
「2013年全国计算机视觉与模式识别暑期研讨会」，主办方是西安交大和西工大，协办方拉了一长串，里头有两个国家级的超算中心。
这场会议在学界的分量不算最顶尖，但务实。
任少卿要的也不是顶尖，他要的是那两个超算中心的挂名负责人，以及他提前查过的丶挂在西工大计算机视觉重点实验室名下的那一批国防科工委拨款的H系伺服器集群。
他的如意算盘是：论文宣讲好，跟西部这边的大拿们混个脸熟，饭桌上开口「化缘」，借一批算力用三个月。
道理上没问题。
学术圈就是这麽运转的。
任少卿走进报告厅大楼，扑面而来一股凉气，把他半干不湿的衬衫一下子激透了，打了个哆嗦，稍微舒坦了点，抬头看了眼指示牌。
计算机视觉分会场，三楼报告厅B。
宣讲安排在下午两点，是下午场的第二个报告。
现在是上午十点四十分。
时间够。
……
上午的大会主题报告，任少卿坐在后排，把论文草稿掏出来又过了一遍。
台上是一位西工大的老先生，做人脸识别做了二十多年，满头白发，声音洪亮，PPT是黑底绿字的经典配色，一页一页往下翻，每一页都有至少三段话。
老先生讲的是基于可形变模型的人脸特徵点对齐，理论体系扎实丶推导完备，是这个领域里毫无疑问的泰斗级工作。
任少卿认认真真地听，认认真真地鼓掌。
然后继续低头看自己的论文。
……
下午两点整，任少卿走上讲台。
报告厅里坐了大概七八十人，前排是几位头发花白的老教授，中间是一群年龄不一的副教授和研究员，后排是一大片跟他差不多大乃至更年轻的博士生和硕士生。
任少卿把U盘插进去，屏幕上亮出报告封面：
《基于改进卷积神经网络的目标检测：突破传统特徵工程的范式》
他扫了一眼台下，做了个深呼吸。
「各位老师丶各位同学，下午好。我叫任少卿，来自中科大与微软亚洲研究院的联合培养项目。今天我要跟大家分享的工作，核心出发点是一个我认为非常重要的问题——传统的手工特徵，在目标检测任务上，是不是已经遇到了天花板？」
后排有几个博士生坐直了一点。
前排的老先生们，表情没什麽变化。
任少卿继续往下走。
他讲架构，讲他对AlexNet的改进，讲数据增强，讲在PASCAL VOC上跑出来的结果。
讲得快，但逻辑清晰，每一步推进都有据可查。
讲到第七页，他把那张对比折线图放到了最大。
「……在相同的测试集上，我们的方法在mAP指标上比当前最优的DPM模型高出了11.3个百分点。这个差距，我认为不是调参层面的改进，而是底层特徵提取范式的本质性跃迁。」
报告厅里安静了大概两秒钟。
然后，前排左-->>
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