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第1997章 硬件条件受限的情况下蒸馏的重要性（第2页）
时下人工智能的算力，硬件基础加上软件优化，普遍在
8至9层左右。
贝尔实验室的“belle”，依靠pdp-1123
加lsi-11处理器，再加上多块专用定制电路板。采用混合架构和硬件加速技术，能达到10层+。
具象一点，每秒钟能够比对约16到18
万个局面，是所有竞争对手中最快的。
这并不是一个稳定结果，具体表现要结合棋面的复杂程度。而且，国际象棋标准赛中，每局就时间分配而言分三个区段。每个区段留给人和计算机思考的时间都不一样。
而人类顶尖大师，能够稳定达到12到13层。状态特别好时，甚至能达到14层。
这也是个波动值。毕竟人类身体的客观条件决定了，时时刻刻都要面临多维度的干扰和影响……冷了热了、饥了饱了、有尿了憋屎了，后背有点刺挠，苦茶子有点勒沟子……
女朋友劈腿了，五岁的女儿早恋，十五岁的儿子又尿床，观众席有人咳嗽……哪来的臭鸡蛋味儿……诶？内妞儿真漂亮……
至于数据库，贝尔实验室的“belle”内置了二十八万套局面的开局库，是眼下赛道内所有计算机中最高的。
艾兹格一帮人早就想好了，“悟空”想要真正取得业内认可，最佳的捷径就是参加世界计算机象棋锦标赛，以及战胜知名人类棋手。
但那这三个月之前的想法，和制定的初步计划。所有人都认为，需要很长的时间做准备。
因为，“悟空”和现有的所有“人工智能”都完全不同的。
聚焦于国际象棋这一点，现有的“人工智能”知识获取，完全依赖人类专家编码的规则和棋理。依托专用的“棋类计算器”执行，算法与硬件深度绑定国际象棋问题。
这种“人工智能”，无法应对人类未编码的复杂局面，需要专家持续更新规则库。
而“悟空”依托的算力单元，硬件层面没有针对国际象棋做任何专项优化，也没有做优化的计划。
软件层面，将国际象棋的基本规则“教”给它，然后通过两种方式进行强化。
其一是，将历史比赛数据转化为知识，投喂给它。让它基于“规则”和“知识”，通过
mcts算法和神经网络组合自我训练。
其二是不断给他找对手，它的深度卷积网络会在对局中基于胜率，自动捕捉高阶模式。
听着很美好，但也导致参数空间扩张和外部数据资产的不断积累。
简单的说，数据量越来越大。
而计算机的算力、总线、内存、外部存储器和磁盘阵列控制器的吞吐、读写速度都是有限的。数据量越来越大，就意味着调用、比对、决策的时间越来越慢。
而国际象棋的时间规则又那么严苛，这几乎是无解的矛盾……
谁也没想到，这个问题在曲卓上次来时，所有人都没留意的情况下，就被初步解决了。
虽然他只待了大半天，其中很大一部分时间还用在了开会和闲聊上。
闲聊过程中，得知参数量越来越大，不但占用了大量宝贵的硬盘空间，甚至为了保证读取速度，不得不将数据分配到不同磁盘阵列里。
确定了问题后，曲卓只用了两个小时左右，就编辑了一个知识库蒸馏程序。随后用蒸馏程序对现有数据进行清洗、去重，还修改了标注规则。
“蒸馏”的过程非常慢，分布在四个磁盘阵列下，已经累积到接近3g的专项知识库，用了二十多个小时才完成。
等蒸馏结束后，实验室的人惊讶的发现，新的智能体数据包，居然只有两百三十多兆，参数量从亿级骤降到了百万级。
没有人知道如此夸张的脱水比，在提升知识密度的同时，会损失多少有效知识。但毫无疑问，运算速度重新回到了丝滑流畅的水平。
呃~~
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