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第三百一十五章 消失的存储空间

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  时间回溯。

  4月7日,周一,大漂亮。

  硅谷,CloseAI总部。

  地下三层。

  GPU集群运维中心。

  这是一间巨大的开放式办公区。

  数十台显示器排列成一排。

  每一台都闪烁着各种颜色的指示灯。

  空调开得很足,温度恒定在18摄氏度。

  毕竟这里负责监控的是价值数十亿美元的GPU集群。

  温度太高可不行。

  杰森·布朗坐在自己的工位上。

  手里端着一杯黑咖啡。

  盯着面前的监控面板。

  他是CloseAI的高级运维工程师。

  在这个位置上已经干了三年多了。

  见过各种各样的奇怪现象。

  服务器宕机、网络波动、硬件故障......

  什么都遇到过。

  但今天这个情况。

  他确实是第一次见。

  “嘿,马克。“他转头喊旁边的同事,“你过来看一下这个。“

  马克推着椅子滑了过来:“什么情况?“

  杰森指着屏幕上的一个数字:

  “你看这个,Training Cluster 17的存储空间。“

  马克凑过来看了一眼:

  “1.7GB?这是......减少了?“

  “对。“杰森皱着眉头,“昨天晚上还是正常的。“

  “今天早上一来就发现少了1.7GB。“

  马克想了想。

  “会不会是训练过程中生成的什么临时文件?然后被系统自动清理了?“

  杰森摇了摇头。

  “我查过了。“

  “清理日志里没有任何记录。“

  “而且......“他点开了另一个页面,“不只是Cluster 17。Cluster 12、Cluster 23、Cluster 31......好几个集群都有类似的情况。每个都少了1到2GB左右。“

  马克的眉头也皱了起来:“这就奇怪了......“

  他凑近屏幕,仔细看着那些数字。

  “你检查过系统日志了吗?“

  “检查过了。“杰森无奈地摊手,“什么都没有。进程列表也正常。目录结构也没变化。就好像这些空间凭空消失了一样。“

  马克沉默了几秒钟:“要不要报给上面?“

  杰森想了想。

  “先记录下来吧。“

  “1、2GB的空间,对我们这种规模的集群来说不算什么。“

  “等周三的组会再一起汇报。也许只是什么硬件层面的小bug。“

  马克点了点头:“也行。“

  他推着椅子滑回自己的位置,继续处理手头的工作。

  杰森则是把这个现象记录到了自己的工作日志里。

  时间、集群编号、减少的存储空间......

  每一项都记得清清楚楚,他干这行久了。

  知道任何细微的异常都可能是大问题的前兆。

  但他也知道,大多数时候,这些异常最后都会被证明是无关紧要的小问题。

  所以他没有太放在心上,喝了一口咖啡,继续盯着监控面板。

  ......

  ......

  同一时间。

  大漂亮。

  西雅图。

  巨硬总部。

  Azure AI云服务运维中心。

  和CloseAI那边类似的场景正在上演。

  “艾米丽,你那边的集群有没有什么异常?“

  一个胖胖的中年男人走到一个女工程师旁边。

  他是这里的运维主管。

  名叫汤姆·威尔逊。

  艾米丽抬起头。

  “汤姆,你问得正好。“她指着自己的屏幕,“我刚才发现了一个奇怪的现象。好几个推理服务的集群,存储空间都莫名其妙减少了。“

  汤姆凑过来看:减少了多少?“

  “不多。“艾米丽说,“每个集群大概1到2GB。但问题是,我查不到原因。“

  汤姆皱了皱眉:“日志呢?检查过了。“

  艾米丽摇头:

  “没有任何异常记录。进程也正常。目录结构也没变化。“

  汤姆沉默了一会儿:会不会是底层存储的问题?“

  “我正想问你这个呢。“艾米丽说,“要不要联系存储团队查一下?“

  汤姆想了想。

  “先等等吧。1、2GB的空间,影响不大。“

  “如果明天还有类似的情况,再联系他们。“

  艾米丽点了点头。

  “好吧。“

  她把这个现象记录了下来,然后继续工作。

  ......

  ......

  同样的场景。

  同样的对话。

  在这几天里。

  在大漂亮的各大科技巨头内部不断上演。

  狗狗。

  META。

  亚麻。

  NVDA......

  几乎所有运营大规模GPU集群的公司。

  都有运维工程师注意到了类似的现象。

  日志里没有任何记录。

  进程列表正常。

  目录结构没有变化。

  就好像那些存储空间凭空蒸发了一样。

  ......

  差不多的时间。

  华夏,津门。

  燕南大学医学院附属医院。

  神经外科研究中心。

  这是一栋现代化的科研大楼。

  玻璃幕墙在阳光下闪闪发光。

  里面配备着最先进的医疗研究设备。

  李慧敏教授坐在自己的办公室里。

  面前的电脑屏幕上显示着一份复杂的数据报告。

  她今年五十出头,是国内神经外科领域的顶尖专家,专攻脑肿瘤的手术治疗。

  今天她正在用YanHai-30B辅助分析一个疑难病例。

  患者是一个45岁的中年男性,脑干部位长了一个肿瘤,位置非常刁钻。

  传统的手术方案风险极高。

  她需要AI帮忙分析各种可能的治疗方案,评估风险和收益。

  “基于患者的MRI影像和病理报告......“

  她对着麦克风说话。

  “请给出可能的手术入路方案,并评估各方案的风险。“

  几秒钟后。

  屏幕上开始刷出AI的回复。

  李慧敏认真地看着。

  一开始。

  AI的回答和她预期的差不多。

  列出了几种常规的手术入路。

  分析了每种方案的优缺点。

  这些她自己也能想到。

  但看着看着。

  她的眉头突然皱了起来。

  “等等......“

  她的目光停在了屏幕上的某一段。

  【补充建议:基于最新的神经导航技术进展,建议考虑采用改良的远外侧入路结合术中超声引导。这种方法可以在保护关键神经结构的同时,获得更好的肿瘤暴露。

  具体而言,术中可采用以下策略优化手术路径:

  1、利用Gadolinium增强MRI序列的信号衰减特征,更精确地定位肿瘤边界......

  2、术前进行DTI纤维束追踪,明确锥体束和内侧丘系的走行......

  3、术中采用5-ALA荧光引导技术辅助判断肿瘤残留......

  附:以上建议参考了近期神经外科领域的前沿研究进展。如需进一步了解技术细节,可参考以下文献链接......】

  后面附了三个网址链接。

  李慧敏看着这些内容。

  心里越来越惊讶。

  这些建议非常专业。

  甚至可以说是非常前沿。

  有些技术细节。

  连她这个行业内的资深专家都没有完全掌握。

  “5-ALA荧光引导?“

  她喃喃自语。

  这个技术她知道,但主要用于胶质瘤手术,用在脑干肿瘤上?

  她还真没怎么考虑过。

  但仔细一想,似乎确实有一定的道理......

  她点开了AI附上的那几个链接。

  想看看是哪些文献。

  第一个链接打开了,是一篇发表在《Neurosurgery》期刊上的论文。

  2024年发表的。

  她快速浏览了一下摘要,确实和AI说的内容相关。

  第二个链接,是《Journal of Neuro-Oncology》上的一篇综述,也是近两年的新文献。

  但第三个链接......

  她点开之后。

  页面显示“404 Not Found“。

  嗯?

  网页不存在?

  李慧敏皱了皱眉,她把链接复制出来。

  仔细看了看。

  格式看起来像是arXiv的预印本链接。

  但就是打不开。

  她在arXiv上直接搜索。

  用AI提供的文献标题作为关键词。

  没有搜到任何结果。

  “奇怪......“

  她又搜了几遍。

  还是没有。

  这篇文献好像不存在?

  但AI提供的内容非常详细。

  不像是编造的。

  李慧敏陷入了困惑。

  她把那个链接保存了下来。

  打算之后再研究研究。

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