p; 但显然，这又要大笔的投入。现在加一个机柜大概就是一千多万的投入，加的多了，还要重新升级机房的网络跟散热，甚至还要换个地方。

    第二种就是让机器自动学习并校正，让平台能动态调整模态映射函数，减少人为干预。

    这就需要一个高效的机器学习模型，然后对模型进行一定时间的调校。

    这个选择的优势是不需要花什么钱，现在各种开源的强化机器学习模型，论坛上到处都是。几乎涵盖了所有主流的算法跟应用领域。

    他只需要直接稍作修改就能使用。

    但劣势是，需要他投入足够的时间跟精力。

    不过乔喻还是选择了后者。

    倒不是对钱过于敏感，或者被老于感动了，想着帮登月项目多省点钱。

    主要是他当时的出发点就是让平台能够在最节省算力的情况下高效运行。

    他可以不赚那些苦哈哈实验室的钱，但总不能亏本运营。

    增加算力除了前期投入之外，更意味着之后的持续投入，设备折旧、维护费用会增高都是小事，关键是电费还会大幅度增长。

    从一开始细雨科技公司的定位就是一家轻资产运营的公司，总不能干成重资产了。

    当然这不代表乔喻会把所有精力放到这件事上，所以干脆就只跟计算所那边这个项目的负责人屈君昊联系。

    即便如此，对面这也表现得太过勤奋了。每天只睡六个小时，这能遭得住？

    “老屈啊，你真不用睡觉的？还是你的微信很多人共用啊？怎么七点就起床了？”

    “啊？微信怎么可能共用？就是我本人啊，不过刘院士说了，我得OnCall，我也没办法。哎，不止是你要跟你对接啊，这边有什么问题我也第一时间处理。”

    原来如此……

    乔喻感觉有些可怜这家伙了。

    “行，你发来的问题我看到了。应该是要调试一下模块化的计算任务调度系统。之前咱们不是聊过的？

    多个任务同时调用模态路径优化算法时，平台没有正确分配计算资源，可能导致任务冲突，尤其是多个节点并行访问同一个模态路径的时候。”

    屈君昊发来了一个苦瓜脸的表情。

    “乔博士，我们已经很小心，我也开过会跟大家聊过了，但是真无法完全确定哪些任务会出现抢资源的情况。

    如果先做模拟的话一是耗时也不低，再加上任务的实时性很强，对面又催的紧根本来不及做全面的依赖分析。”

    乔喻发过去一个省略号……

    这就属于无法沟通的情况了。他设计的调度系统跟算法肯定是没问题的，计算任务下来了，随便分析一下，就能知道哪些任务需要调用同一个模态路径。

    不然为什么每次他用的时候都是好好的，速度运转的飞快！但对面具体执行的人就是短时间分析不出来。

    但如果这部分加入防呆设计，就会影响系统本身的运转效率。

    虽然不是什么大事，但经历了，便知道为什么总说人才难得了。

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