第2494章 既然已经走在前面了，就不能再落后（2 / 2）

而背地里的驱动力是，大屿山B实验室对“悟空”的应用，让专业人士们看到了更多的，让人惊讶过后，满是憧憬和期待应用方向。

决策确定后，为了少走弯路，吸取之前的一些教训，决定让计算机中心来领衔这项任务。

邓副局长这趟来可园，属于打前站，探一探口风。

没办法，任性就算了，脾气还臭，嘴比脾气更臭……

“曲主任……”邓副局长稍稍酝酿了一下，开口：“你说咱们的这个MIMD架构超级计算机，能不能作为类似于悟空那样的，人工智能体的运行载体？”

“跑人工智能呀……”曲卓稍稍琢磨了一下：“有优势，也有劣势。”

“能具体说说吗？”邓副局长打起精神，集中注意力倾听接下来的话。

“MIMD架构从设计层面，就天然适配人工智能体。”曲卓见邓副局长神色认真，细致的解释：“多处理器支持多条独立推理分支并发推演。

部分节点负责知识库检索、部分负责逻辑推导、部分负责自然语言解析。子任务随时产生、随时销毁。每个处理器独立运行不同程序、独立分支、独立指令流。

银河有1024个处理器，比奥丁多一倍，理论推理和自训练效率，高的不止一倍。”

邓副局长努力记住，追问：“劣势呢？”

“劣势主要有四个方面。”曲卓放缓语气：“首先，就是我刚说的通信链路带宽瓶颈。

虽然1024颗处理器组成10维超立方体，最远节点之间仅需要10次数据转发，网络平均延迟是可控的。但，只是小规模并行推理尚可。

一旦智能体需要全局知识库检索、跨大量节点交换上下文信息，大量小包并发就会挤占通道，出现网络拥塞。”

“稍等。”邓副局长感觉单凭脑子根本记不住，从包里掏出工作笔记和钢笔。

翻到一个空白页，先捡要点把之前听到的技术局限和适配人工智能体的优势记下来，又另起一页。

稍稍回忆了下刚听到的内容，记录下通信链路带宽瓶颈和后面的解释。

凭记忆写完后，抬头看曲卓。

“第二。”曲卓继续：“单芯片本地内存只有2Kb，做科学计算够用，但对人工智能体要加载的庞大数据来说，太小了。

如果加外置内存，每一次读取大容量知识库，都需要通过串行链路向外存取，会加重我刚才说的通讯链路带宽压力，进一步推高延迟。”

稍稍给了邓副局长一些记录的时间，曲卓继续说：“第三，也是我之前提到的，时钟异步的问题。

大规模集群中，不存在全局统一时钟。当多节点需要同步协作推演时，必须额外增加同步握手协议，这会占用，并持续消耗带宽。

第四，动态负载均衡很难。AI智能体推理任务的负载极不稳定，有的分支快速收敛，有的分支持续深度推演。

超立方体构架缺少全局调度单元，容易出现一部分芯片满载、一部分闲置，导致算力利用率波动巨大。

简单的说，就是……空有很高的算力。但在实际使用中，资源无法被高效利用。一千多颗处理器忙的忙死，闲的闲死。

而这种负载不均衡的情况，又会加重温度变化和电压波动。时钟抖动的情况进一步加剧，协作推演时效率更低，带宽消耗更大，还加重网络堵塞。”

邓副局长边记录边消化，虽然对具体原理依旧不甚明了，但通过文字的纸面含义能看出来，四个点劣势不是孤立存在的，而是相互关联相互叠加……