公允地说，顾玩给麻依依安排的那些任务里面，“分布式编译架构”是最容易琢磨出来的一个突破点。更新最快，最好的醉书楼1小说阅读网www.zslxsw.//com
这玩意儿所需的知识结构，很契合计算机专业的资优生。
另一方面，地球人当年关注分布式编译，其实是跟摩尔定律瓶颈临近，有莫大的关系——地球上，那条“pu单位面积算力每过1个月就能提升一倍”的摩尔定律，其实早在2005~2006年前后，就逐步陷入瓶颈了。
当时，05年暑期档英特尔发布的最新款pu，单位算力就根本达不到04年初版本的翻倍了，大约只有04年春版本的16~17倍。
到06年底/07年初的英特尔单核pu版本推出时，距离05年暑期档版本又过去大约1个月，但是这一次，单位算力只有05年暑期档版本的15倍。
可见，算力倍增的速度，在逐步放缓。当时pu的加工工艺大概还在四十个纳米的水平，瓶颈就已经凸显了。这不是英特尔喜欢挤牙膏，而是真的挤不动更快了。
但地球上的普通消费者，在05/06年那阵子，并没有感受到电脑性能的提升速度明显放缓——这是因为，英特尔提前知道自己挤牙膏挤不动了，所以在那阵子推出了个叫“双核”的技术。
pu单位算力提升速度不够，那就搞新的算力分布架构，用核心数量来凑。又过了两年，到0年前后，双核也撑不住了，就上四核。
至于后来的分布式编译架构/云计算，有个最大的外部诱因，就是“增加pu核心”这条思路，也渐渐变得不划算了。
不可能无限堆砌32/12/512核，既然如此，不如直接搞分布式，把算力任务充分并行拆解的底层架构问题，给解决了。从此，咱也别纠结单台pu的算力了，直接芯海战术堆规模。
蓝洞星上，基础科研落后于地球，商业模式创新领先于地球。
至于芯片工业，因为这玩意儿虽然受制于基础科研，但本身也属于能够赚钱养活研发的产业，所以两相抵消，差不多
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