而背地裡的驅動力是，大嶼山B實驗室對“悟空”的應用，讓專業人士們看到了更多的，讓人驚訝過後，滿是憧憬和期待應用方向。
決策確定後，為了少走彎路，吸取之前的一些教訓，決定讓計算機中心來領銜這項任務。
鄧副局長這趟來可園，屬於打前站，探一探口風。
沒辦法，任性就算了，脾氣還臭，嘴比脾氣更臭……
“曲主任……”鄧副局長稍稍醞釀了一下，開口：“你說咱們的這個架構超級計算機，能不能作為類似於悟空那樣的，人工智慧體的執行載體？”
“跑人工智慧呀……”曲卓稍稍琢磨了一下：“有優勢，也有劣勢。”
“能具體說說嗎？”鄧副局長打起精神，集中注意力傾聽接下來的話。
“架構從設計層面，就天然適配人工智慧體。”曲卓見鄧副局長神色認真，細緻的解釋：“多處理器支援多條獨立推理分支併發推演。
部分節點負責知識庫檢索、部分負責邏輯推導、部分負責自然語言解析。子任務隨時產生、隨時銷燬。每個處理器獨立執行不同程式、獨立分支、獨立指令流。
銀河有1024個處理器，比奧丁多一倍，理論推理和自訓練效率，高的不止一倍。”
鄧副局長努力記住，追問：“劣勢呢？”
“劣勢主要有四個方面。”曲卓放緩語氣：“首先，就是我剛說的通訊鏈路頻寬瓶頸。
雖然1024顆處理器組成10維超立方體，最遠節點之間僅需要10次資料轉發，網路平均延遲是可控的。但，只是小規模並行推理尚可。
一旦智慧體需要全域性知識庫檢索、跨大量節點交換上下文資訊，大量小包併發就會擠佔通道，出現網路擁塞。”
“稍等。”鄧副局長感覺單憑腦子根本記不住，從包裡掏出工作筆記和鋼筆。
翻到一個空白頁，先撿要點把之前聽到的技術侷限和適配人工智慧體的優勢記下來，又另起一頁。
稍稍回憶了下剛聽到的內容，記錄下通訊鏈路頻寬瓶頸和後面的解釋。
憑記憶寫完後，抬頭看曲卓。
“第二。”曲卓繼續：“單晶片本地記憶體只有2Kb，做科學計算夠用，但對人工智慧體要載入的龐大資料來說，太小了。
如果加外接記憶體，每一次讀取大容量知識庫，都需要透過序列鏈路向外存取，會加重我剛才說的通訊鏈路頻寬壓力，進一步推高延遲。”
稍稍給了鄧副局長一些記錄的時間，曲卓繼續說：“第三，也是我之前提到的，時鐘非同步的問題。
大規模叢集中，不存在全域性統一時鐘。當多節點需要同步協作推演時，必須額外增加同步握手協議，這會佔用，並持續消耗頻寬。
第四，動態負載均衡很難。AI智慧體推理任務的負載極不穩定，有的分支快速收斂，有的分支援續深度推演。
超立方體構架缺少全域性排程單元，容易出現一部分晶片滿載、一部分閒置，導致算力利用率波動巨大。
簡單的說，就是……空有很高的算力。但在實際使用中，資源無法被高效利用。一千多顆處理器忙的忙死，閒的閒死。
而這種負載不均衡的情況，又會加重溫度變化和電壓波動。時鐘抖動的情況進一步加劇，協作推演時效率更低，頻寬消耗更大，還加重網路堵塞。”
鄧副局長邊記錄邊消化，雖然對具體原理依舊不甚明瞭，但透過文字的紙面含義能看出來，四個點劣勢不是孤立存在的，而是相互關聯相互疊加……
