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“动態图nn？？？组委会是真不把我们当人啊！感觉头髮不保！”
“+1，已经开始想念nufft了，它至少是静態的————”
“別慌，重在参与（狗头）”
相较於第一阶段的任务，第二阶段的任务难度提升了不止一点。
星火团队隔间。
王琦一巴掌拍在自己额头上：“动態图！还实时！组委会这是要我们死啊！
这玩意儿在cuda里都得靠cudagraphlnstantiate和一堆原子操作才能搞，在aetos
上，我们连个类似的动態任务图”概念都还没完全吃透！”
张昊强迫自己冷静，快速瀏览著提供的基线代码和aetos相关api文档：“抱怨没用，看，他们提了aetos—graph—update和aetos—node—lifetime这些原语，明显就是让我们处理动態性的，关键是怎么用才能效率最高，赵敏，基线性能跑出来了吗？我们先得知道cuda的基准在哪里。”
“正在跑，但这每一步图结构都在变，性能波动肯定巨大，稳定性会是个大问题。”
刘博言简意賅：“动態任务创建和销毁的开销，不好搞啊！”
就连他们都觉得如此棘手，其他队伍就更別说了。
旁边队伍隔间里。
“完了完了！静態图我都没搞利索，这动態的，我连cuda版本都看不懂啊！
，“大家都难！我们的目標是別垫底！赶紧看文档，找找有没有动態任务的简单例子，先模仿著弄个能跑的出来！”
虽然三个赛道的任务都很难，但是对於能坚持到现在的队伍来说，思路还是有的，没一会儿，每个隔间里就响起了敲键盘的声音。
第二天下午，星火团队遇到了瓶颈一他们初步实现的动態任务调度方案，在应对突发的大规模节点增刪时，延迟急剧上升。
“不行，调度器跟不上了。”
“我们之前的分层递归策略呢？能套用过来吗？”张昊问道。
王琦摇了摇头：“动態图的变化是隨机的，很难像nufft那样做规则的分区。”
“或许我们换个思路，不要追求对每一个微小的图变化都做出即时反应，aetos的统一內存架构允许我们以更“粗放”的方式管理数据。”
“怎么说？”张昊看向他。
“我们可以引入一个增量计算”的概念。”刘博走到白板前，“將时间线切成小片，在每个时间片內，我们不是立即处理所有的图变化，而是將这些变化先缓存起来，当累积的变化达到一定閾值，或者到达一个固定的时间间隔时，我们再启动一个整合任务”，批量处理这些变化，更新整个计算图的状態，並重新生成相对静態的任务链”
o
王琦眼睛一亮：“我明白了！这样就把连续的动態性，转化为了离散的批量更新！
虽然引入了一定的延迟，但极大地平滑了调度压力，並且批量处理更容易优化內存访问模式！”
“没错，”刘博点点头，“而且我们可以根据当前系统负载和变化速率，动態调整这个时间片的长度或变化閾值，实现延迟和吞吐量之间的平衡。”
张昊仔细权衡了这个方案的利：“这是一个架构级的改变，风险不小，但如果成功，收益会非常大，赵敏，模擬一下这个方案的可行性。”
赵敏迅速搭建了一个简化的模型进行推演。“在模擬中，这种延迟整合策略能將最坏情况下的延迟峰值降低70%以上，平均吞吐量也有望提升。”
“好！那就按这个思路，修改我们的代码！”张昊做出了决定。
与此同时，组委会新设立的“平台洞察与贡献奖”开始发挥作用，一些深入挖掘aetos潜力的队伍，也在优化自身代码的过程中，发现了一些平台层面的问题或可改进之处。
这些报告被实时反馈到裁判组和周昀的技术团队那里，周昀看著这些报告：“这就是开源和开放生態的力量，这么多顶尖的大脑一起帮我们找问题，比我们自己闭门测试效率高多了。”
这些提交了有效报告的队伍，都获得了相应的积分加成，虽然单次加分不多，但是积少成多嘛。
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