第250章 绝境中的ResNet（求订阅求月票）（1/2）
当天晚上。
芝加哥的暴风雪还在窗外肆虐，但以太动力会议室里的气氛，比外面的冰湖还要冷。
投影屏幕上，视频连线的信号有些波动，但这掩盖不了画面的触目惊心。
那是一张刚传过来的高清解剖照片。
原本应该是暗红色的恒河猴肝脏，此刻呈现出一种令人心悸的黑紫色，表面布满了点状的出血坏死灶，像是一块变质腐烂的淤肉。
那是死亡的颜色。
“这是典型的暴发性肝衰竭。”
屏幕那头，赵博士的声音沙哑得像是在砂纸上磨过，手里夹着的烟已经烧到了过滤嘴，但他毫无察觉，“林总，毒性太烈了。两只猴子从出现黄疸到死亡，不到十二个小时。
“我们的病理切片显示，肝小叶结构彻底崩塌。
“这是最高级别的DILI（药物性肝损伤），意味着AD-01在毒理学上已经被判了死刑。
“之前的体外细胞毒性实验用的是HepG2细胞系，缺乏完整的代谢酶谱，把这个致命的缺陷给漏掉了。”
会议室里死一般的寂静。
方雪若看着那张照片，脸色苍白地别过头去，本能地觉得有点恶心。
她不是科学家，但也很清楚这意味着什么——几十万美金的投入，数月以来的心血，克服重重压力开始的“东进战略”，此刻都变成了这张黑紫色的照片。
“奇怪……”
在一片绝望的死寂中，程新竹突然开口了。
她盯着手里的一叠药代动力学（PK）图表，手中的圆珠笔在纸上划得滋滋作响。
“怎么了？”林允宁看向她，期待着这位天才少女能给出些建议。
“你们看这张图。”
程新竹把图表推到桌子中间，指着两条曲线，“AD-01原药在猴子血液中的半衰期只有2小时，消失得非常快。但是，转氨酶（ALT/AST）飙升的峰值却出现在给药后的第6小时。
“这说明什么？说明杀人的不是AD-01本身，而是它的代谢产物。”
她抬起头，眼神锐利得像一把手术刀：
“肝脏里的P450酶系统试图代谢掉药物，结果把AD-01剪切成了某种强亲电性的活性中间体。这个中间体会无差别地攻击肝细胞内的蛋白，导致免疫系统对肝脏发动了自杀式攻击。
“这是代谢激活毒性。”
林允宁看着那张图表，眉头紧锁。
程新竹就是程新竹，很快就找到了原因。
然而，这个结论，比找不到原因更绝望。
药物在体内的代谢过程是个黑箱，要想通过修改分子结构来避开这个特定的代谢产物，需要合成成百上千种衍生物，然后一个个去试。
“也就是说，我们不光要找出这个中间体，还得重新设计药物分子结构？”
方雪若问，“要避开这个代谢陷阱，我们需要合成多少种新分子？一百种？一千种？还要一个个做动物实验？那得多少年？”
“运气好，一切顺利的话……”
赵博士在视频里苦笑，“两三年吧。”
孟筱兰等不了那么久。
以太动力的现金流也没法支持这么长时间庞大的开销。
林允宁站起身，走到落地窗前。
窗外是芝加哥冰冷的钢铁丛林。
常规路走不通，那就只能换条路。
“我们不用传统方法。”
林允宁转过身，目光如炬，“我们用算的。”
“算？”
程新竹和方雪若都愣了一下。
“对。P450酶的代谢本质上是量子化学反应，是电子的转移。”
林允宁指了指隔壁机房的方向，“我要升级Aether_StruMatch模块，加入基于深度残差网络（Res）的分子动力学模拟。我要让AI去模拟药物分子进入酶口袋后的每一个化学键断裂。
“我们不需要做实验，我们在硅基芯片上，把那一千种可能导致毒性的结构全部算出来，然后避开它们！”
……
半小时后，以太动力机房。
这里的噪音大得像是在飞机的起落架旁边。
之前投资的八百万美金购买数千张英伟达TesC870显卡，已经在巨大的机柜中安装好了。
几千个散热风扇全速运转，卷起的热浪让机房内的温度比外面高了十几度。
林允宁脱掉了外套，只穿了一件单薄的T恤，坐在终端机前。
他要搭建一个前所未有的深层神经网络，用来模拟微观层面的化学反应。
“在NIPS（神经信息处理系统大会）的时候，我和普林斯顿的李飞飞教授曾经有过一次谈话，提出了Res，也就是深度残差网络，用恒等映射的方法解决深层神经网络训练误差无法控制的问题。”
林允宁一边敲击键盘一边对身后的程新竹解释，“我现在就用这个新模型，升级Aether_StruMatch模块，模拟药物分子在P450酶口袋里的量子化学反应，预测每一个可能的断键位置。”
他面前的三块屏幕上，代码像瀑布一样流淌。
在学霸模拟器的帮助下，林允宁很快搭建好了一个50层的深度残差网络，用来拟合复杂的量子势能面。
BuildRes-50...Layers:[3，4，6，3]...
然而，就在他按下回车键试图加载模型的瞬间。
屏幕一闪，弹出了一个红色的报错框：
CUDAError:OutofMeory.
“该死……”
林允宁骂了一句。
NVIDIA在2007年刚发布的TesC870计算卡虽然号称算力怪兽，但显存只有可怜的1.5GB。
想要把几百万个参数的深层网络塞进这一张卡里，就像是试图把大象塞进冰箱。
“显存爆了。”
林允宁看着报错，没有任何犹豫，立刻新建了一个脚本文件，“既然一张卡装不下，那就切开了装。”
他在脑海中迅速构建了一个“模型并行（ModelParallelis）”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HelloKitty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
Gradiet:NaN
NaN（NotaNuber），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……
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