把矩阵乘法的计算，通过切割再组装的方式并行运算，可以节省大量的时间消耗。

这对稍微了解过线性代数的人来说，并没有什么难度。

但是在切的顺序上，还是会有一些性能的差异。

以陈斗天的实力，这种顺序也难不倒他。

也就是说余枫在大算子上的优化跟他最多做到平齐，只是因为花了点功夫优化了些小算子，所以结果反超了他。

大意了，没想到有人为了点成绩连蚊子腿都要优化，真恶心啊。

正当他花费了力气，优化这些蚊子腿算子时，却发现自己已经没法提交到OJ上了。

只有一次机会吗？没说啊。

陈斗天举手示意，负责人走了过来。

“为什么不能提交？”

“因为你刚才提交完毕以后，走来走去四处张望，公平起见我们锁定了你的提交。”

没有发出怪叫影响其他考生，只是瞎晃悠，他们就睁一只眼闭一只眼了。

第一个提交的学生，有潜力有水平，我们忍就忍了。

但你还想看了别人的实现再改代码，哪有这种好事。

陈斗天懊恼地捏紧手中的一次性杯子，提前交卷然后巡场这种事情，以前干多了也没什么事，今天算是香槟开太早了。

他安慰自己说，还有两道题，肯定比第一题难，只要够难，就能拉开他与凡夫俗子的差距！

一个小时很快到了，余枫第一，陈斗天第二的排名，没有第三個人能撼动。

第二题也已发布。

余枫养神结束，点击查看第二题。

是在第一题的算子基础上，加上了一些数据传输的函数。

余枫感叹一句，太懂行了。

巨量的计算固然是人工智能训练速度的最大阻碍，但通信成本也是难以忽视的瓶颈之一。

从直觉上思考，大量数据计算本身就意味着从存储设备中读取海量的数据，等到计算单元处理完毕后，再把运算结果写回存储中。

很遗憾的是，如今的CPU还是GPU，其计算的效率远超于数据通信的效率。

因此，通信的优化空间，完全不输给算法本身的优化可能。

由于第二题是在第一题的基础上，没有做出第一题的人，只好先黯然退场了。

大概少了三四位。

一个小时的时间完成应该是绰绰有余，估计本来学校并不是很好，也只是派来凑数的。

考虑到通信问题的话，就不是单纯的算法层面的问题，得建模来解决了。

而这，恰恰是信息竞赛中常见的题型。

这次的陈斗天算是心定了下来，不敢大意。

计算部分已经被优化到了极限，因此所有计算的时长可以当作是一个常数。而通信之间的成本取决于计算资源之间的连接方式。也就是说，此问题可以建模成一个整数线性规划问题来解决。

问题难度中等，有一定的门槛。

这次他还是第一个提交到OJ平台上，并且紧盯着会场前的屏幕，直到看到余枫的名字出现在他之后，他才松了一口气。