事實上，去年他就思考過能不能讓排程知神經網路的不同層，但是想要實現的複雜度實在太高了，最後他還是放下了，做會了傳統的負載均衡最佳化。
而現在，肖宿畫出的這張圖，甚至連每一個模組的輸輸出、計算複雜度、延遲敏度都標得清清楚楚。
思考問題的深度簡首難以想象。
越看，他的臉上越是激，心底也不掀起了驚濤駭浪，因為他己經意識到了這個方法的應用前景。
要知道，現在全球的算力中心跑的都是通用排程，Slurm、Kuberes、還有各家自研的變種，所有人的最佳化方向都是怎麼把高維張量算得更快。
低維解耦空間是一個全新的戰場，而且目前這個戰場上幾乎沒有人。
不是大家不想進來，而是從前從來沒有能跑在低維解耦空間裡的框架。
沒有框架，排程就是無源之水。
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