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“你如果要处理冷冻电镜的密度图数据，可以直接挂载那边的存储集群。”
“全闪存阵列，读写带宽足够你同时跑十几组构象聚类任务。我们还有一套GPU加速卡，专门用于分子动力学模拟和深度学习模型的训练，如果后续需要做构象分类的自动化训练，可以走GPU队列。”
他翻了一页清单：“另外，实验室和我们共用鹏城云脑的接口。”
“如果需要更大规模的算力，可以申请临时扩容，把任务分发到云脑的异构计算集群上。”
“到时候你如果有需要，这个流程我帮你走，通常当天就能批下来。”
林晓听着，在心里大致估了一下。
一万两千核，全闪存，GPU加速卡，再加上可临时扩容的云脑接口。
就国内而言，这套配置比他之前用过的任何一个计算平台都要宽裕。
他在华种的时候，跑全基因组矩阵推断用的是超算中心的排队系统。
虽然他是优先的序列，但还是要排队的。
在这里，他不需要等。
算力随时可用，存储随时可写，任务的瓶颈只有他自己的思路，不会再有别的。
李继君介绍完之后，把那份设备清单递给林晓：“你先看看。”
“有什么需要调整的地方，随时告诉我。”
“机房门禁和平台账号我已经让人开通了，你今天就可以开始用。”
林晓点了点头：“那就择日不如撞日了，现在就开始吧。”
然后把背包放在旁边的工位上，拉开椅子就坐了下来。
李继君站在一旁，本来都准备转身离开了。
结果，听到这句话脚步直接顿了一下。
他看了一眼林晓面前那台还没有登录过的工作站，又看了一眼机柜区那排正在运行的节点。
于是他面露疑色，终于忍不住说道：“现在就开始？不准备一下？”
李继君的反应其实很正常。
面对一个停摆的项目，正常的工作流程肯定不是急着推进。
而是先确认现有数据是否可信、处理流程是否完整、中间结果是否可靠。
在张泽於团队留下的目录里直接接手，等于在不确定的基础上继续叠加新的分析。
后续一旦出现异常，无法判断问题出在数据源头还是自己的环节。
做准备，本质上是在排除所有已知的不可控因素。
从而确保每一步操作都建立在干净、可追溯的数据起点之上。
“没什么好准备的。”
林晓把硬盘从包里取出来，接上工作站，然后熟练地打开了系统界面。
听到这里，李继君熄了马上离开的心思。
他把那份设备清单收起来，靠在旁边的桌沿上，双臂交叉抱在胸前。
然后带着浓郁的好奇心，准备看看这个年轻人打算怎么入手。
他之前在华科院计算技术研究所读的博士，后来转做生命科学方向的数据平台，对计算流程的搭建逻辑有自己的一套判断标准。
在他看来。
接手别人做到一半的项目，至少要先梳理原有的代码结构和数据依赖关系。
然后确认哪些模块可以复用，哪些需要重写。
这是基本流程。
然而。
他很快就看到。
林晓在他面前，做了一个让他完全没有预料到的操作。