学霸的模拟器系统 第339节

　　他在脑海中迅速构建了一个“模型并行（Model Parallelism）”的架构。

　　这就像是一个巨大的拼图。

　　他把神经网络的前10层切给第一个显卡集群，中间10层切给第二个……

　　数据像流水线上的工件一样，在显卡之间通过PCI-E总线高速传输。

　　“这也行？”

　　旁边看着的程新竹目瞪口呆，“你把神经网络给‘肢解’了？”

　　“只要神经连着，肢解了也能跑。”

　　林允宁手指翻飞，重写了底层的通信协议，“这叫模型并行。以后模型会越来越大，单卡的显存肯定扛不住，这是唯一的出路。”

　　半小时后，代码修改完成。

　　“嗡——”

　　随着脚本运行，机柜里的显卡啸叫声瞬间拔高了一个八度，那是硅基芯片在极限负荷下的哀鸣。

　　这一次，没有显存报错。数千个流处理器开始疯狂吞吐数据，机房里的温度直线上升，热浪滚滚而来。

　　“跑起来了！”程新竹惊喜地喊道，擦了擦额角的汗珠，兴奋地脱掉了卫衣，露出了里面粉色的Hello Kitty短袖T恤衫。

　　屏幕上的进度条开始移动。

　　Loss（损失函数）曲线开始生成。

　　但是，仅仅过了几分钟，林允宁的脸色就变得比刚才更难看。

　　那条代表模型误差的Loss曲线，并没有像预期那样下降，反而在震荡了几次后，直接冲上了天际。

　　紧接着，屏幕上跳出了一行行令人绝望的字符：

　　Loss: NaN

　　Gradient: NaN

　　NaN（Not a Number），非数。

　　这意味着计算溢出了。

　　梯度在几十层的反向传播中，要么消失成了零，要么爆炸成了无穷大。

　　“还是不行……”

　　林允宁盯着那些NaN，感觉像是被嘲讽了一样。

　　这不是硬件问题，这是算法的数学缺陷。

　　随着网络层数的加深，每一层参数的微小变化，都会导致输出数据的分布发生剧烈偏移。

　　这就好比是在打靶。

　　第一层射偏了一点点，第二层又偏了一点点……

　　到了第50层，那个偏差已经被放大了无数倍，子弹早就不知道飞到哪里去了。

　　这叫“内部协变量偏移”（Internal Covariate Shift）。

　　靶子一直在乱晃，枪手根本瞄不准。

　　林允宁试着调低学习率，试着更换初始化方法，试着加各种正则化手段。

　　没用。

　　那个NaN就像是个诅咒，顽固地霸占着屏幕。

　　如果不解决这个问题，深层网络就是个不可训练的废品。

　　……

　　时间一分一秒地过去。

　　很快到了深夜两点。

　　机房里的轰鸣声依旧，热得像蒸笼，但满头大汗的林允宁已经盯着那个NaN看了整整两个小时。

　　常规的方法已经试了个遍，他甚至尝试了梯度裁剪等等稀奇古怪的野路子。

　　结果还是没有改进。

　　只要层数一深，数据分布就会乱套。

　　“给。”

　　一杯冰咖啡放在了手边。

　　程新竹拉过一把椅子坐在他旁边，手里捧着厚厚的病理报告和生物化学工具书，准备陪着他熬夜，顺便查阅P450酶的资料。

　　“别急，慢慢来。”

　　程新竹喝了一口自己的抹茶拿铁，看着屏幕上乱跳的曲线，随口嘟囔道，“这AI跟养细胞似的，真娇气。

　　“你知道吗，我们养细胞的时候最怕也是环境波动。

　　“培养液的pH值只要差个0.1，或者温度波动个0.5度，那些酶就罢工了，细胞直接死给你看。生物体内的反应环境必须是绝对稳定的，这叫稳态（Homeostasis）。

　　“只有环境稳了，酶才能专心干活……”

　　“稳态……”

　　林允宁听着程新竹的喋喋不休，端着咖啡的手忽然停在半空。

　　他的瞳孔猛地收缩，脑海中那个一直旋转的齿轮，突然卡进了一个关键的槽口。

　　【天赋：灵感洞察 LV.1已激活。】

　　他的目光从咖啡杯移到了屏幕上那乱糟糟的数据流上。

　　神经网络的每一层，不就是生物体内的一级级酶促反应吗？

　　现在的困境是，前一层的参数一变，输出的数据分布（均值和方差）就跟着变。

　　下一层神经元就像是那个可怜的细胞，上一秒培养液还是酸性的，下一秒就变成碱性了，它光顾着适应环境了，哪还有精力去处理信息？

　　“如果生物体需要稳态……”

　　林允宁喃喃自语，眼睛越来越亮，“那神经网络也需要稳态。”

　　“我们需要把靶子焊死在墙上。”

　　他猛地放下杯子，咖啡溅出来几滴。

　　“什么？”正在嘟囔着养细胞经验的程新竹被他吓了一跳。

　　“我说，我要强制让每一层的数据环境保持‘稳态’！”

　　林允宁抓起键盘，那种在绝境中找到出口的狂热让他兴奋起来。

　　不需要复杂的数学推导，只需要一个简单粗暴的工程手段。

　　不管前一层传过来什么乱七八糟的数据——

　　我先算出这批数据的均值（Mean）和方差（Variance）。

　　然后，强行减去均值，除以标准差！

　　x_norm =(x - mean)/ sqrt(var + eps)

　　把它们强行拉回到均值为0、方差为1的标准正态分布！

　　但这还不够。

　　如果强行归一化，可能会破坏数据的特征。得给它一点自由度。

　　所以，再引入两个可学习的参数：gamma（拉伸）和beta（偏移）。

　　y = x_norm * gamma + beta

　　让网络自己去决定需不需要还原，以及还原多少。

　　这就是——Batch Normalization（批归一化）。

　　给每一层神经元，都装上一台“空调”和“酸碱调节器”，让它们永远在最舒适的分布环境下工作！

　　“就是这个！新竹，你真是个天才！”

　　林允宁转过头，狠狠地拍了拍程新竹的肩膀，“生物稳态！就是这个！”

　　“啊？我干嘛了？”程新竹一脸懵逼。

　　林允宁没有解释，他的手指在键盘上飞舞，将这几行简洁而优美的代码插入到每一个卷积层和激活函数之间。

　　就像是给每一个神经元都装上了一个微型的“稳态调节器”。

　　这是一种从未在教科书上出现过的层结构。

　　它不属于物理，不属于数学，它属于纯粹的工程直觉，是生物学智慧在计算机领域的投影。

　　“Run.”

　　林允宁再次按下了回车键。

　　轰鸣声再次响起。

　　这一次，两人的目光都聚焦在那条Loss曲线上。