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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，”
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