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第157章 几何分区的并行算法求订阅求月票（第1页）

内存溢出。

这行冰冷的红色字符，宣告了第一次尝试的彻底失败。

林允宁靠在椅背上，揉了揉干涩的眼睛。

这不是代码的bug。

这是物理世界的现实。

他构建的那个“信息流形”，其复杂程度远超预期。

哪怕只是一个最简单的“桌面黑洞”模型，所需要的计算资源，也已经超出了这台IBMX40笔记本，甚至任何一台单机服务器所能承受的极限。

“怎么了?死机了?”

旁边的布兰登凑了过来，嘴里还叼着一块披萨。他现在已经习惯了林允宁这种废寝忘食的工作模式。

“内存溢出。

林允宁言简意赅。

“那换个大内存的电脑不就行了?”

布兰登凭着朴素的直觉提议。

“恐怕这世界上，现在还没有这么大的内存………………”

林允宁摇了摇头。

他知道，问题不在于总内存大小，而在于如何让多台计算机协同工作，去处理一个不可分割的整体。

他需要并行计算。

并行计算本身并不难，以前他和陈正平和顾念真也做过。

但拓扑信息流的建模是一个整体，如何将这个任务拆分成计算机能够理解的部分分别计算，才是真正的难点。

。。。。。。

第二天。

在劳拉的撮合下，林允宁抱着自己的笔记本电脑，敲开了计算机科学系一位教授的办公室大门。

丹尼尔?华莱士教授。

芝加哥大学并行计算领域的专家，一个典型的技术派学者。

他的办公室里堆满了服务器和各种网络设备，风扇的嗡鸣声震耳欲聋。

“。。。。。。所以，我的问题是，如何将一个高维的纤维丛结构，有效地分布到不同的计算节点上?”

林允宁开门见山，直接在白板上画出了那个复杂的几何模型。

华莱士教授是个典型的计算机科学家，穿着印有“Theresnoplacelike127。0。0。1”的T恤，听得一头雾水。

“等一下，林同学，”

他打断了林允宁，“你说的这个“纤维丛’，在数据结构上怎么表示?是邻接矩阵，还是邻接表?你的‘信息流，可以看作是一种图上的遍历算法吗?比如广度优先或者深度优先?”

林允宁愣住了。

他试图解释:“它不是一个静态的图，它的几何结构本身，会随着信息的流动而动态演化。。。。。。”

“那就是一个动态图的实时计算问题，”

华莱士教授立刻接话，“那你节点之间的数据依赖关系是什么?通信开销怎么评估?有没有做过性能剖析，找到计算瓶颈?”

二十分钟后，林允宁走出了办公室。

他意识到，他和华莱士教授之间，隔着一堵无法逾越的墙。

他眼中的物理世界，在对方眼里，只是一堆数据结构和算法。