深夜的宿舍内，只有三人起伏的鼾声。

齐凡逛遍外网各大技术论坛，还有各类论文数据库，以及各种大小期刊数据库。

他发现一个可悲的现实--没人想过要用GPU来跑深度学习模型。

所谓的深度学习，就是N层神经网络的叠加。就好比是千层糕，每一层神经网络就相当于千层糕中的一层。于是一层又一层的神经网络叠加，这块千层糕就越来高。相对来说，就是神经网络的深度越来越深。

因此，采用多层神经网络的模型才会被称为深度学习模型。

而神经网络层数越多，模型的深度越深，势必就会带来运算量的增加。

虽然深度学习的概念早就被提出了，可是碍于CPU运算能力的限制，也就是碍于硬件能力的限制，一直没得到长足发展。

齐凡好奇。既然CPU的运算量能力不足，那干嘛不上超算，搞它个一堆CPU。众人拾柴火焰高，几百个CPU一块运算，就不信这还不够。

正在他好奇之间，脑海中的系统面板有了变化。

【任务--开启并行计算。奖励：经验、积分、一次中级转盘奖励。】

齐凡嘴角邪魅一笑。他如今对这系统的尿性已经有十足了解。每当自己接触新东西时，就会触发这系统的提示。

既然眼下系统提示了，那说明自己的路子就是正确的。

并行计算？多核CPU还是用GPU？

齐凡查了下多核CPU的现状。除了那些被当成国之重器的超级计算机，一般的服务器撑死了十几个CPU就不得了了。

这系统不可能指引自己去碰超级计算机的，因为那玩意儿根本就不是如今的自己能触碰的。况且这任务的奖励是一次中级转盘，从奖励来看也不是难于上青天的任务。

那也就只有两种可能。用多核心服务器或者是用GPU。

齐凡先查了下CPU和GPU的运算原理。CPU和GPU相比，前者更像是串行计算，就是一条条数据排着队一次被CPU处理。而GPU则不同，它可以让格式雷同的数据，排排站手牵手并排地被它处理。

多核心的CPU本身并未改变CPU的计算方式，只是相当于多找了些帮手。一个核心的CPU就是一個帮手，多核心CPU相当于一群人一起干活，但是每个人干活的方式却并未改变。

那答案就呼之欲出了，肯定是用GPU来支持并行计算。

而眼下遗憾的是，齐凡并未在网上找到任何相关的资料。不过呢，这既是他的麻烦，也是他的机会。

因为没人做过，他就成了那个第一个吃螃蟹的人。

齐凡只能感慨：果然有些东西是可以跨越种族和文化的界限。

完成这一整套操作后，齐凡拖着疲惫的身躯爬上床睡觉。

当他醒来时，宿舍已经空无一人。手机上的时间显示是下午一点。微信上自然少不了李月的消息。

齐凡先给李月回了个电话，告诉对方自己还活着。然后洗漱完毕去食堂吃饭。

至于实验楼那边，许阳三人按着先前齐凡的思路按部就班，齐凡以近日课业繁忙为借口，最近都不打算再去了。

回到宿舍后，齐凡第一件事自然是登录github。

我擦。他一声惊呼。

新创建的V2.0版本，一行代码都没有，只有一个项目介绍文件，可竟然一夜之间就获得了上千个点赞。

来自世界各地的**丝们，对于齐凡用深度学习来去除马赛克的想法，佩服的五体投地。他们给齐凡升级了外号。

原先齐凡的外号是drivermaster，简称DM。如今他的外号是：rocketdriver，简称RD。

大致意思是：齐凡的车速像火箭一样快，让众人始料未及。

全球各大技术公司的CTO们，往往都在github这个顶尖开源网站上有账号，英威达的CTO也不例外。

于是，英威达的CTO被一群人at。

“offeryour**ingbasiclib，orwewillkickyourass.”

“yeah，rightnow，ifudon‘twanttosuckmydick.”

来自世界各地的**丝们情绪高涨，嚷嚷着让英威达CTO快点吧完整的底层库交出来，否则就要他好看。

在一众技术**丝们的狂轰滥炸之下，英威达CTO总算现身了。因为他要是再不现身，都有人号称要去英威达总部和他决斗。

最后，齐凡真的收到了来自英威达CTO个人邮箱发来的一封邮件。

邮件附件包含了最新的英威达显卡底层库，而且对方还表示：有任何问题都可以给他写邮件反馈。同时对方还向齐凡发来了一份实习邀请。因为齐凡在github的个人简介中有提到自己的年龄和教育背景。

齐凡当然是先感谢了对方的帮助，然后婉拒了英威达CTO的实习邀约。因为他觉得自己如今的实力还不够，正是需要学习的时候。况且，远渡重洋好麻烦的。护照、路费，一堆的问题要解决。

齐凡将最新的底层库下载下来，果然一下子就少了很多bug，他当即投入到了编码工作中。