听到神经网络这四个字，会议室里的人脸色变了变。
现在，这个词在绝大多数高校科研人眼里，简直就等同於天坑的代名词。
陈工叹了口气，苦笑道：「漆昊，神经网络的设想确实很美好，这也是两家企业最看重的核心技术，但我们之前私底下尝试过，在没有专门加速硬体的前提下，光是训练一个最简单的三层多层感知机，都要耗费不少时间。
「如果引入更深层的网络来做图像特徵提取，算力开销将呈几何级数爆炸，计算强度的数学公式我们可以写得很漂亮，但实际情况并非如此。」
「在如此惊人的复杂度面前，用cpu训练神经网络，光是调参和等待收敛的时间成本，就能把我们整个课题组的人力全部耗死在里面，在工程落地层面上，这根本不具备可行性。」
齐教授此时也说道：「小漆，陈工说的是实情，我早年的研究方向也涉及过部分控制网络，神经网络这个东西，目前在学术界和工业界都处於一个尴尬的瓶颈期。」
「没有足够的算力支撑，强行把重心放在这上面，无异於去撞一堵墙，所以，我们目前的规划是先用经典的滤波和几何算法结题，神经网络的部分，只作为一个理论展望写进报告里就可以了。」
「那如果，我们不走cpu训练这条路呢？」
漆昊微微擡起头。
齐教授皱了皱眉：「不走cpu？难道你还指望去申请国家超级计算中心的机时？先不说审批有多难，超算中心的那些cpu集群，本质上依然是通用架构，算力性价比极低。」
「不用申请超算。」
「我昨天用那两块gtx580显卡，基於im2coi的数学变换和cus底层数学库，写了一套完整gpu并行神经网络训练架构。」
陈工和曾工吃惊地看着他。
他昨天和陈工走的时候，漆昊明明还在为lrn的显存冲突和反向传播的写冲突折腾得眉头紧锁。
他们都以为漆昊肯定放弃了，可听这家夥的意思，他昨晚不仅没放弃，反而把所有算子都写完了？！
齐教授作为严谨的资深学者，本能地对漆昊的话产生了怀疑，他开口：「小漆，用gpu训练神经网络，这在目前的视觉和控制领域并不是主流，哪怕是斯坦福吴恩达团队的那篇论文，也只是在特定的实验室环境下做出的探索，在实际工程中根本无法大范围推广。」
「gpu的显存带宽瓶颈和复杂的cuda编程调试成本，注定了它难度非常高，你就算写出了一些测试代码，由於频繁的数据拷贝，最後跑出来的实际效率，恐怕也不会比多核cpu好到哪里去。」
「齐教授，我昨晚用gpu训练，其实已经跑出了一批完整的数据，就目前的结果来看，它的效率比cpu要好。」
看着漆昊那自信的样子，齐教授只好说：「既然你连数据都跑出来了，那我们今天也别在这干坐着了，去你工位上看看。」
一群研究生和两位工程师，立刻屁颠屁颠地跟在齐教授和漆昊身後，涌向了漆昊的工位。
当齐教授走到那台崭新的工作站前，看到旁边那个硕大的1200w电源时，他脚步一顿，看向了陈工。