八月的西安，是能把人烤出油来的那种热。
不像锦城那种阴湿的蒸笼感，西安的毒日头是直接劈下来的，混着秦川平原上吹来的干热风，把整座城市炙烤得像一块巨大的砖窑。
任少卿拎着一个鼓囊囊的黑色双肩包，从西安交大东门的公交站一路走进校园，衬衫后背湿透了大半，贴在脊梁骨上，黏糊糊的，难受得很。
他低着头，盯着脚下的花岗岩路面，脑子里反复过今天宣讲的那三十二页PPT。
第七页的实验数据。
第七页，是整个报告的命门。
任少卿闭上眼睛，那张对比折线图像刻进脑子里一样挥不去。
他基于AlexNet架构改进的卷积神经网络模型，用东拼西凑的四卡GPU服务器跑出来的结果，在PASCAL VOC 2012数据集上，目标检测精度比学界主流的DPM模型高出了将近十一个百分点。
十一个百分点。
在他看来，这不是一个数字。
这是一次典范转移。
他二十七岁，中科大和微软亚洲研究院联合培养的博士生。
去年从合肥到了一趟北京，跟着导师的组看完了Hinton组在ILSVRC比赛上用AlexNet把传统方法打得落花流水的完整论文。
他当时就坐在微软大厦十二层的组会室里，咖啡都顾不上喝，盯着屏幕上那个把所有传统方法甩开将近十个百分点的成绩，心里某个地方“咔哒”一声，被什么彻底撬开了。
那种感觉，他后来想了很久——大概类似于在一片乌压压的普通人里，突然认出了另一个同类。
然后他就扎进去了。
整整八个月，几乎把所有能腾出来的时间全部押进去。
他在自己的研究方向里开了条岔路，拐进了当时连导师都半信半疑的深度学习丛林，靠着微软亚研院借给他的一小块GPU算力，把那套模型一点一点搭起来，调参，再调参，处理过拟合，再处理，换框架，换数据增强方式……
然后跑出了那个让他失眠了整整一夜的数字。
但他没法训练更大的模型。
算力不够。
微软亚研院给他划的那块算力有上限，还要跟组里其他项目排队。
他算过了，如果要把网络规模再扩大一倍、数据集再丰富三倍，按现在能用的算力，连续不间断地跑，需要将近四十七天。
他等不起。
不是技术上等不起，是赛道
本章未完，请点击下一页继续阅读！