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李明神色凝重地點頭表示同意，同時補充道：“不過，博士，還有一個更爲棘手的問題擺在我們面前。由於漂亮國對先進 GPU 的嚴格限制，我們暫時無法從國際市場上採購到足夠數量和高性能的高端硬件。雖然國內的幾家供應商一直在努力追趕和研發，但在性能和穩定性方面，與國際領先水平仍存在一定的差距。”
張博士的面色瞬間一沉，語氣堅定地說道：“這意味着我們不能僅僅依賴硬件的升級來解決問題，必須在算法和架構上尋求新的突破和創新。”
張博凱此時插話道：“張博士，我們可以嘗試通過算法的優化來彌補硬件性能的不足。我和呂梓萌最近一直在研究一種全新的分佈式計算架構，這種架構能夠在現有的硬件基礎上，最大程度地發揮每個 GPU 的計算能力，從而提高系統的整體性能。”
呂梓萌緊接着點頭補充道：“沒錯，我們的設想是通過優化任務的分配和數據流的路徑，最大程度地減少冗餘計算，從而提升整體的計算效率。此外，我還在參考一些國外的最新研究文獻，特別是《量子迴路優化在超算環境中的應用》。通過巧妙地利用量子糾纏態來優化計算過程，可以在一定程度上緩解現有硬件的巨大壓力。”
張博士的臉上終於露出了一絲讚許的表情，語氣也稍微緩和了一些：“很好，這正是我們目前最急需的解決方案。博凱，你和你的團隊要立刻着手開展這方面的工作，務必在最短的時間內拿出切實可行的方案。”
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這時，張博凱的四個新人成員——王子傑、李雪瑤、趙明軒和陳思雨——也紛紛積極地發表了各自的看法和建議。
王子傑率先開口，語氣中充滿了自信：“我們可以充分利用現有的國產 GPU，在分佈式計算中引入更多的本地緩存和數據預取技術。這樣能夠有效地減少數據傳輸的延遲，從而顯着提升系統的響應速度。經過我的初步測試，這一方案有望將系統的延遲從目前的 250 毫秒降低至 180 毫秒以下。”
李雪瑤接着補充道，眼神中閃爍着智慧的光芒：“另外，我們可以考慮將生物信息處理中的多層神經網絡結構巧妙地應用到我們的模型優化當中。這種複雜而高效的神經網絡結構在處理複雜的非線性關係時具有獨特的優勢，可以在硬件資源有限的情況下，大幅提升模型的精度和準確性。根據我的模擬計算，這一方案能夠將系統的預測準確率從當前的 84%提升至 91%以上，同時還能減少約 15%的計算冗餘。”
