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方雪若问，“要避开这个代谢陷阱，我们需要合成多少种新分子?一百种?一千种?还要一个个做动物实验?那得多少年?"
“运气好，一切顺利的话......”
赵博士在视频里苦笑，“两三年吧。”
孟兰等不了那么久。
以太动力的现金流也没法支持这么长时间庞大的开销。
林允宁站起身，走到落地窗前。
窗外是芝加哥冰冷的钢铁丛林。
常规路走不通，那就只能换条路。
“我们不用传统方法。”
林允宁转过身，目光如炬，“我们用算的。”
“算?”
程新竹和雪若都愣了一下。
“对。
P450酶的代谢本质上是量子化学反应，是电子的转移。”
林允宁指了指隔壁机房的方向，“我要升级Aether_StruMatch模块，加入基于深度残差网络ResNet的分子动力学模拟。
我要让AI去模拟药物分子进入酶口袋后的每一个化学键断裂。
“我们不需要做实验，我们在硅基芯片上，把那一千种可能导致毒性的结构全部算出来，然后避开它们!”
半小时后，以太动力机房。
这里的噪音大得像是在飞机的起落架旁边。
之前投资的八百万美金购买数千张英伟达TeslaC870显卡，已经在巨大的机柜中安装好了。
几千个散热风扇全速运转，卷起的热浪让机房内的温度比外面高了十几度。
林允宁脱掉了外套，只穿了一件单薄的T恤，坐在终端机前。
他要搭建一个前所未有的深层神经网络，用来模拟微观层面的化学反应。
“在NIPS神经信息处理系统大会的时候，我和普林斯顿的李飞飞教授曾经有过一次谈话，提出了ResNet，也就是深度残差网络，用恒等映射的方法解决深层神经网络训练误差无法控制的问题。”
林允宁一边敲击键盘一边对身后的程新竹解释，“我现在就用这个新模型，升级Aether_StruMatch模块，模拟药物分子在P450酶口袋里的量子化学反应，预测每一个可能的断键位置。”
他面前的三块屏幕上，代码像瀑布一样流淌。
在学霸模拟器的帮助下，林允宁很快搭建好了一个50层的深度残差网络，用来拟合复杂的量子势能面。
BuildResNet-50...Layers:[3，4，6，3]....
然而，就在他按下回车键试图加载模型的瞬间。
屏幕一闪，弹出了一个红色的报错框:
CUDAError:OutofMemory.
"
......"
林允宁骂了一句。
NVIDIA在2007年刚发布的TeslaC870计算卡虽然号称算力怪兽，但显存只有可怜的1.5GB。
想要把几百万个参数的深层网络塞进这一张卡里，就像是试图把大象塞进冰箱。
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