研究所的主管领导和技术负责人坐在主位，神情严肃。

这个计算瓶颈困扰他们已久！

他们迫切希望找到解决方案，但对这两种截然不同的技术路线，

尤其是苏想团队提出的【类脑计算】这种闻所未闻的新概念，心中充满了疑虑。

会议开始，吴冬明团队率先发言。

他们的方案核心，是在现有银河-II架构上，通过优化任务调度算法、增加特定计算单元等方式，试图提升对该类非规则数据处理的并行效率。

讲解者口若悬河，引经据典，各种专业术语和性能指标听得人眼花缭乱，充分展现了传统超算领域深厚的技术积累。

研究所的领导们频频点头，显然对这套基于成熟体系的“优化”方案更有好感。

轮到苏想团队了。

苏想站起身，没有多余的寒暄，直接走到会议室前方的小黑板前——这是她特意要求的。

“各位领导，专家。”

她的声音清晰而平静，仿佛没有被对方先声夺人的气势影响分毫，

“吴工团队的方案，立足于现有成熟技术，稳健可靠。

但是，对于贵所面临的这类特定计算任务，其瓶颈在于数据本身的特性和传统架构的固有矛盾。”

她拿起粉笔，在黑板上画出了传统冯·诺依曼结构的简化模型，然后又在旁边画出了她设计的类脑架构示意图。

“传统架构，是【车多路窄】，所有数据都要挤过一条中央高速公路，即使调度再优化，也无法从根本上解决拥堵。

而我们的思路，”

她的粉笔点在类脑架构上，

“是村村通路，让数据在分布式的节点间就近处理，异步并行，

虽然单条小路可能不快，但整体通行效率，尤其是应对这种海量、关联性弱的车流，可能远超想象！”

她用最浅显的比喻，直指问题核心。

研究所的领导们露出了思索的神情。

吴冬明那边有人忍不住嗤笑一声：

“比喻很形象，但实际效果呢？

你们这套村村通路，可靠性如何？稳定性如何？有没有经过大规模验证？”

“目前没有大规模验证。”

苏想坦然承认，话锋随即一转，