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……
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