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097 GPU集群启用(第1节)

服务器风扇的嗡鸣声还在持续,但节奏变了,像是被什么力量拉扯着,逐渐脱离原有的频率。陈帆的手指停在键盘上方,没有继续敲击,而是转向右侧机柜面板,按下物理重启键。一排指示灯短暂熄灭,随即逐个亮起,绿色光点沿着金属边框爬升。

“开始吧。”他说。

李阳立刻从抽屉里取出防静电袋,撕开封口,将四块黑色电路板逐一取出。显卡边缘有细微划痕,是运输途中留下的,不影响接口导通。他低头核对主板插槽间距,确认无误后,双手平稳下压,听到清脆的卡扣闭合声。

“第一块,Tesla K20c,PCIe 3.0 x16,接驳成功。”他报出型号和状态,顺手把电源线接到独立供电模块上。

张远蹲在机柜底部,拧开螺丝,替换掉原装250瓦电源,换上新采购的850瓦工业级模组。金属外壳刚合拢,一股热风就从缝隙里涌出来。他没起身,直接打开随身背包,拿出三台USB风扇,用扎带固定在机箱侧板通风口,形成前吸后吹的气流通道。

“临时风道搭好了。”他抹了把额头的汗,“现在就看系统能不能认到设备。”

陈帆已经在终端输入检测指令。屏幕滚动刷新,几秒后跳出一行信息:检测到四块NVIDIA GPU,驱动版本兼容,CUDA核心可用。

“能跑。”他说。

李阳立即调出自己编写的加速程序框架。这是他花了两周时间重构的蒙特卡洛模拟器,专为并行计算优化。传统CPU处理百万条随机路径需要近三小时,而GPU理论上能在七分钟内完成。但前提是内存调度合理,数据分块得当。

“先试小规模。”他说着,设置参数为十万路径,单批次加载量设为一千。

程序启动瞬间,显卡核心温度从32℃跳至47℃,功率读数飙升至每块195瓦。监控曲线剧烈抖动,随后趋于平稳。屏幕上,进度条以肉眼可见的速度推进。

“运行正常。”李阳松了口气。

“别松。”陈帆盯着资源占用率,“等全部加载完再说。”

话音未落,警报弹窗突然跳出:显存溢出,进程终止。

日志显示,第987批数据载入时触发阈值,系统自动切断任务以保护硬件。

“分块太粗。”李阳迅速翻看内存分配图,“我们得拆得更细。”

他重新设定批次为一百,同时启用流式加载模式,让程序一边释放已完成的数据块,一边载入新

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