“林硯，肖宿的助手。”林硯咧嘴一笑，自覺地把自己定位得很清楚。
周慶宇把他們引到會議區，宋曉曼已經沏好了茶。
肖宿沒有坐，目光越過所有人，直接落在了那三排機櫃上。
黑色的機櫃靠牆排列，指示燈像繁星一樣明滅閃爍。
散熱風扇的嗡鳴聲低沉而持續，像某種巨大生物的呼吸。
透過玻璃櫃門，可以看到裡面插滿了一塊塊計算卡，線纜整齊地捆紮成束，沿著走線架延伸到天花板上的橋架裡。
這是京大高效能計算中心的家底。
三臺管理節點，四十八個計算節點，每個節點八張GPU加速卡，總共三百八十四張卡。另外還有兩組專門做資料儲存的磁碟陣列，和一個從去年才開始搭建的液冷實驗叢集。
這些裝置加在一起，峰值算力大約是兩點八個PFlops。
這個數字放在國內高校裡算得上第一梯隊，但跟深度求索那種動輒上萬張H100的商業公司比起來，差了一個數量級。
不過肖宿今天來，關心的不是算力總量。
他關心的是算力被使用的方式。
周慶宇站在機櫃旁邊，開始介紹情況。
“我們目前的排程系統用的是Slur架，搭配自主研發的能耗管理模組。排程策略上，我們採用的是改進後的加權公平佇列演算法，結合動態電壓頻率調節來平衡負載，具體的資源分配邏輯是……”
他說了大概三分鐘。
肖宿一直沒說話，只是安靜地聽著，目光在機櫃的指示燈和旁邊監控螢幕上的即時負載曲線之間來回移動。
等周慶宇說完，肖宿才緩緩開口。。
“你們現在的排程策略，是針對高維特徵空間設計的吧？”
周慶宇愣了一下，隨即點頭：
“對，目前主流的AI訓練任務，特徵維度都很高，所以我們預設按照高維張量運算的負載模型來分配資源。
這個策略是我們去年在SC會議上發表的，核心思想是把高維張量拆分成多個低維子塊，然後分配到不同節點上做平行計算。
業內評價還不錯，有幾個學校還專門來我們這兒取過經。”
肖宿站在監控螢幕前，目光落在那條負載曲線上，看了一會兒。
實驗室裡的人都沒有出聲。
周慶宇站在他側後方，手裡還攥著剛才介紹系統時用來指螢幕的筆，筆帽不知道什麼時候被他在指尖轉鬆了，發出細微的咔咔聲。
他自己都沒注意到。
所有人的注意力都在肖宿身上。
“周老師，你們的排程器在處理通用AI訓練任務的時候，節點利用率大概是多少？”
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