会议室里安静了几秒。

    老张靠在墙角，盯着白板上那张层次图，眉头拧成一个疙瘩。

    他之前一直以为小智跑得慢是框架本身的计算复杂度问题，还琢磨着要不要从底层算子做优化。

    现在肖宿把三层结构一画出来，他忽然意识到自己连问题出在哪里都没找对。

    肖宿没有在这个结论上停留太久。

    他转过身，在白板的空白处继续。

    “小智从设计之初就注定和传统调度策略不匹配。”

    他在层次图旁边画了一个新的模块，标注为“任务分解粒度调整器”。

    “要适配小智这种低维解耦结构，调度策略需要改三个地方。

    第一个是任务分解的粒度。

    传统调度器按数据量等大拆分，因为高维空间里数据量和计算量是近似线性的，低维解耦空间里这条线就不成立了。

    语义层数据量大但计算量中等，逻辑层数据量中等但计算量最大，符号层数据量最小计算量也最小，所以拆分粒度不能一样。”

    而分配的逻辑应该是这样的：

    语义层用大块，减少拆分次数，省通信开销。

    逻辑层用中块，避免单节点计算时间过长拖慢整体。

    符号层用小块，充分利用并行度。

    “第二个就是通信拓扑，传统调度器用树形归约，叶节点汇总到父节点，一层一层往上，高维空间里通信量小，树形的瓶颈不明显，低维空间里通信量大增，根节点会被堵死。”

    他很快画出了一个环形结构。

    “而改成环形拓扑，每个节点只和相邻节点通信，数据在环上流动而不是汇聚，总通信量一样，但没有单点瓶颈，平均延迟反而更低了。”

    “第三个是任务亲和性，语义层对延迟不敏感，它的输出是一次性的，早一点晚一点差别不大，但逻辑层和符号层之间需要频繁交换中间结果，对延迟是极度敏感的。

    调度器需要能识别这种差异，把延迟敏感的任务放在同一个物理节点上，或者至少放在同一台交换机下。”

    他放下笔，退后半步。

    白板上清楚地铺着一张图。

    层次结构，粒度分配表，环形拓扑示意图，亲和性标注……

    每一部分的位置都是经过安排的，连箭头都没有多馀的交叉。

    宋晓曼盯着那张图看了半天，忽然发现自己不知道什么时候已经把抹布攥成了一个球。

    周庆宇站在白板前，把肖宿写的每一个字从头到尾看了一遍，又看了一遍。

    他明白肖宿的意思了。

    肖宿画的这张图，本质上是在说一件事：

    调度策略的底层逻辑，需要从“通用计算优先”切换到“结构感知优先”。

    传统调度器把任务当成黑箱，只关心计算量和数据量。

    肖宿的调度器把任务拆开，知道每一层在算什么，知道每一层对什么敏感，然后针对性地分配资源。

    这个思路他不是没想过。

    事实上，去年他就思考过能不能让调度器感知神经网络的不同层，但是想要实现的复杂度实在太高了，最后他还是放下了，做会了传统的负载均衡优化。

    而现在，肖宿画出的这张图，甚至连每一个模块的输入输出、计算复杂度、延迟敏感度都标得清清楚楚。

    思考问题的深度简直难以想象。

    越看，他的脸上越是激动，心底也不禁掀起了惊涛骇浪，因为他已经意识到了这个方法的应用前景。

    要知道，现在全球的算力中心跑的都是通用调度器，SlurKubees、还有各家自研的变种，所有人的优化方向都是怎么把高维张量算得更快。

    低维解耦空间是一个全新的战场，而且目前这个战场上几乎没有人。

    不是大家不想进来，而是从前从来没有能跑在低维解耦空间里的框架。

    没有框架，调度器就是无源之水。

    而现在，肖宿做出来了

    而开启一个全新世界的钥匙现在就在他们面前。

    周庆宇攥紧了手指，心底快速思索起来：恒科的小智一号已经在适配小智了，他们目前用的肯定是通用调度方案，等产品量产后，必然会遇到和他们一样的通信瓶颈。

    以恒科的实力，自己组团队攻克这个问题，最少也需要半年到一年。

    如果按照肖宿的方法，抢在恒科之前，把适配小智框架的调度器做出来，恒科一定会主动找上门来合作！

    到时候，这可就不是普通的校企合作了。

    以往合作都是企业看中高校的算力和人力，主动权在企业。

    可要是他们手里有这套独家调度算法，局面就