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林远忽然意识到：难道系统本身就和现实世界有联系？
来不及多想，林远带着这份好奇心开始了系统的aI模型训练。
他将算力功率设定在了5oTs，这是一个很安全不会导致他头晕的功率值。
出乎林远意料，系统仅仅用时一分钟就完成了一次数据训练。
5oTs*6os=3oooT，也就是才3p的算力消耗。
而林远清楚知道，a1oo满负荷跑同样的一次数据训练却需要十分钟。
已知，a1oo的满负荷算力为：35Ts，则a1oo满负荷运行十分钟产生的算力是：35Ts*6oo=21oooT=21p。
也就是说，完成同样的工作量。
算力系统只用了3p算力，而a1oo则用了21p。
由于a1oo的算力值是现实世界的算力值，因此哪怕是用h1oo算力卡，其工作效率虽然会提升，但是消耗的总算力不会改变。
进而得出：训练这份1og数据集，算力系统1p的算力相当于现实世界的7p。
那算力汇率就变成1比7了。
这不就和之前的1比3对不上了嘛。
这系统虽然神奇，但目前为止林远并没有现这系统有突破自然法则的迹象。
aI的模型训练其实就是数据计算，既然是数据计算，那就不存在那会儿算的慢这会儿算的快的情况，因为林远用的数据类型没变，都是TF32。
‘难道算力系统有拟人化？有时干活快，有时干活慢？’
带着这个疑问，林远在不同的时候使用算力系统计算同样的那份数据。
他试了在吃饭的时候、蹲坑的时候、睡觉前、甚至是，，，看片片的时候，可特么的最终的算力值消耗是恒定的。
‘艹，你特么这汇率还是波动的？’
林远又转而用算力系统去计算最初的那份TF32测试数据，可又偏偏获得了最初的1比3的算力汇率。
他又不得不换了另外一份同样是1o个g左右的外卖配送数据，奇怪的事情生了，算力汇率变成了1比6。
随后林远不停地变换数据样本，最终他现：随着选用的数据样本不同，算力汇率竟然是变化的。
特么的，数据样本不同所消耗的算力值变化是正常的。
可是算力汇率变化是什么鬼。
算力汇率变化，意味着算力系统处理不同数据样本时的效率是不同的。
这就好比同样一台电脑，在运行不同程序的时候，cpu占比不同是很好理解的。
可特么这台电脑运行不同程序的时候，cpu的最高主频竟然是变化的。
这就反科学了啊。
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