8 台电脑助力清华校友完成紧急任务
在人工智能时代，算力已成为推动科技创新的核心动力。从 ChatGPT 等前沿模型的应用到自动驾驶技术的发展，再到 AI 在药物研发中的突破，算力的重要性日益凸显。然而，随着全球对高性能 GPU 需求的激增，算力供应问题正成为科研工作的一大挑战，尤其是在当前国际环境下，这一问题尤为突出。
清华大学的博士研究生徐振辉就面临着算力短缺的问题。他的研究需要通过大规模车辆转移模拟来探索未来城市用能的影响，但在获取足够算力的过程中遇到了重重困难。
成果发表：
在人工智能时代，算力已成为驱动创新的核心引擎。从 ChatGPT 等前沿模型的广泛应用，到新能源汽车的自动驾驶技术，再到 AI 在药物研发中的突破，算力的重要性无处不在。然而，随着全球对高性能 GPU 需求的迅速攀升，算力供应问题正成为科研工作的巨大障碍，特别是在当前美国的出口管制政策下，国内科研工作者面临着前所未有的挑战。
对于许多高校学子和基层科研工作者而言，拥有专属的算力中心是遥不可及的梦想。在进行复杂的科研计算时，他们往往只能使用性能有限的个人电脑，或是被迫采用高昂的云服务器资源，这无疑增加了完成研究任务的难度和不确定性，更有许多科研项目因为计算经费的匮乏而无法进行。
清华大学的博士研究生徐振辉，就被算力短缺的问题所困扰。徐振辉的研究聚焦于大规模车辆的行为分析，需要通过城市级别的车辆转移模拟来探索车辆转移行为对未来城市用能的影响。在选择研究方向之前，他对于模拟计算的困境只是有所耳闻，然而当他面对算力不足的现实时，才深刻体会到这一问题的严峻性。
“算力租赁的费用实在太高了，”振辉说，“作为研究生，预算非常有限，但大型云服务商却对我们的短期需求不够重视，甚至在愿意支付额外费用的情况下，也无法及时获得所需的计算资源。”随着研究发布的时间窗口逐渐逼近，徐振辉的压力与日俱增，在此期间他联系了清华超算，但根本排不上队，北京超算的价格又过于高昂，天津超算报价合适，却在听到订单周期不会超过一个月时挂断了电话。
在这关键时刻，振辉只能向校园里熟悉的同学们寻求帮助，并说明了自己的困境，询问他们是否愿意在设备空闲时，用来帮助自己进行模拟计算。令他感到欣慰的是，同学们不仅答应了他的请求，还主动提供了每日设备空闲时间段，以确保他们的电脑可以最大化地得到利用，为振辉提供需要的计算支持。
最终，振辉借助 8 位同学的电脑搭建了一个临时的“分布式计算网络”。这一网络在五天的时间内高效地完成了他的研究任务，使得他得以赶在研究发布的关键时刻提交成果。“如果没有这 8 台电脑的支持，光是用我的个人电脑，可能要整整 40 天才能完成同样的计算任务，那样的话，我必然会错过研究发布的时间窗口。”
徐振辉的故事并非个例。在算力短缺的现实中，许多科研工作者都面临着类似的挑战。算力供需的不平衡，尤其是高性能 GPU 的匮乏，正成为制约科研进展的瓶颈。徐振辉深知，这一困境不仅仅是他个人的难题，也是无数基层科研人员所面临的共同挑战。“连清华的同学都如此缺乏算力，其他一些学校的同学可能会更加困难”，振辉如此说到。
“算力瓶颈正在拖慢我们的科研步伐，”振辉感叹，“我们需要寻找更加创新的解决方案，来减少算力问题对科研创新的阻碍。”他坚信，加强国内算力基础设施建设、推动算力资源共享平台的搭建，甚至探索更高效的计算模型和算法，都可能成为解决这一问题的关键。他的经历彰显了算力共享的重要性，也为未来的科研合作提供了一个范例。在 AI 时代的大潮中，唯有打破算力瓶颈，科研工作者才能在创新的道路上不断前行，迎接更多的突破与成功。