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没有人回答。
大卫停止了擦眼镜的动作，约翰把视线从天花板上收了回来。
李飞飞做出决定，她转身看向陈冉。
“陈冉，当场验证。”
李飞飞的声音在大號会议室里迴荡。
陈冉愣了一下，抬头看著李飞飞：“教授，就在这里？”
“对，就在这里。”
李飞飞指著角落里堆放杂物的架子，“大卫，你去把架子上那几台废弃的amd显卡测试机搬过来。”
大卫立刻起身，拉著约翰一起跑到角落，七手八脚地把几台布满灰尘的主机搬到了会议桌上。
这几台机器原本是两年前买来做图形渲染测试的课题，后来因为项目结束，就被丟在角落里吃灰了。
约翰找来电源线和网线，迅速將机器接通点亮。
陈冉把自己的笔记本电脑通过区域网连接到这几台测试机上。
所有人都围拢了过来，静静盯著陈冉的屏幕。
陈冉按照tensorflow文档里的环境配置指引，开始敲击命令行。
由於作业系统版本差异，安装过程中报了几个错误。
但大卫和约翰这两位顶尖大牛亲自上阵，只用了不到十分钟就修改了底层的依赖库路径，强行把环境跑通了。
陈冉將顾超凡发来的那几百行代码复製到测试机上。
他修改了一下代码里硬编码的数据集路径，將其指向实验室本地的imagenet测试集库。
陈冉停下敲击键盘的动作，转头看向李飞飞。
李飞飞点了点头。
陈冉按下回车键。
终端界面停滯了一秒钟。
紧接著，一排排初始化信息开始在屏幕上疯狂滚动。
底层开始调用amd显卡的计算资源。
主机机箱里的散热风扇瞬间爆发出巨大的轰鸣声，转速直接拉满。
几秒钟后，屏幕上出现了训练进度的提示。
模型开始训练了。
真的在amd的显卡上跑起来了。
没有任何cuda的参与，没有任何英伟达底层算子的支持。
全场死一般的寂静，只能听到机箱风扇狂躁的呼啸声。
所有人都在盯著屏幕上不断跳动的误差数值。
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