学霸的模拟器系统 第195节

　　林允宁靠在椅背上，准备迎接第一批计算结果。

　　然而，就在进度条跳到1%的瞬间，屏幕上的所有字符猛地卡住，然后，一行刺眼的红色错误信息，弹了出来。

　　terminate called after throwing an instance of 'std::bad_alloc'

　　what(): std::bad_alloc

　　Aborted (core dumped)

　　内存溢出。

　　他编写的这个吞噬信息的宇宙怪兽，在诞生的第一秒，就因为太过贪婪，撑爆了自己所在的牢笼。

第159章 几何分区的并行算法（求订阅求月票）

　　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IBM X40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“There's no place like 127.0.0.1”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。

　　对方无法理解他的物理模型，自然也无法给出有效的解决方案。

　　他只能靠自己。

　　……

　　接下来的几天，林允宁游弋在戈登综合科学中心三楼的会议室和宿舍之间。

　　他没有再纠结于代码，而是回到了最原始的工具——白板和笔。

　　他需要解决一个根本性的矛盾：

　　他的物理理论，是建立在一个连续的、无限维的几何空间上；

　　而计算机的内存，是离散的、有限的、线性的地址空间。

　　他要把一个弯曲的宇宙，塞进一个方方正正的盒子里。

　　布兰登每天早上都会在宿舍门口，给他留一杯煮好的咖啡和一个硬面包圈。

　　他偶尔回来取东西时，会看到林允宁对着白板发呆，嘴里念叨着“切片”、“投影”、“边界条件”这些他听不懂的词。

　　他知道，自己的这位室友，又进入了那种“怪胎模式”。

　　这天晚上，林允宁看着白板上那张被自己画得乱七八糟的信息流形图，脑中灵光一闪。

　　他为什么要试图把整个宇宙一次性塞进盒子里？

　　他可以把它“切”开。

　　就像做CT扫描一样，把一个三维的物体，切成几千张二维的薄片，分别处理，最后再拼起来。

　　他拿起笔，在白板上飞快地写下了一行新的标题：

　　“几何分区并行算法”（Geometric Partitioning Parallelism）。

　　他的思路很简单：既然整个信息流形太大，无法一次性载入内存，那他就用数学方法，把它在虚拟空间中“切割”成数千个互不重叠的小区域。

　　然后，利用MPI（消息传递接口）这种并行计算框架，将这些小区域分发给不同的计算节点，就像把一项大工程分包给几千个施工队。

　　每个施工队只负责自己那一小块区域的计算，算完之后，再通过MPI的“规约”（Reduce）操作，把所有局部结果汇总起来，拼接成最终的全局解。

　　这个想法，将一个物理学的几何概念，和一个计算机科学的并行编程模型，完美地结合在了一起。

　　就在他推导这个全新算法的核心——

　　如何定义“切割”边界上的信息交换规则时，他桌上的笔记本电脑，发出“叮”的一声轻响。

　　是一封来自苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的邮件。

　　发件人，是安雅·夏尔马教授。

　　【林，你好。冒昧打扰。我是克劳斯·里希特教授的同事，之前我们曾在视频会议上见过。我们最近在实验中遇到了一个棘手的难题，克劳斯建议我向你请教。】

　　邮件里，夏尔马教授详细描述了她们遇到的问题。

　　她们的团队正在构建一个基于超导量子比特的量子计算原型机，但在扩展到多个比特时，遇到了严重的“串扰”（Crosstalk）问题。

　　简单来说，当她们试图单独操控某一个量子比特时，旁边相邻的几个比特也会受到影响，导致计算结果一塌糊涂。

　　邮件附件里，是一张她们测量到的、不同量子比特之间的“信息泄露”矩阵图。

　　那是一张色彩斑斓的热力图，对角线上的信号最强，代表着正确的操作，但非对角线区域也布满了各种颜色的斑块，像一幅被打翻了颜料的抽象画。

　　林允宁看着那张图，又看了看自己白板上那个被切成无数小块的信息流形。

　　他忽然笑了。

　　这不就是同一个问题吗？

　　夏尔马教授的量子比特系统，就像他那个被切开的宇宙。每一个比特，就是一个“几何分区”。

　　而所谓的“串扰”，就是信息在这些分区的“边界”上，发生了不受控制的泄露。

　　他立刻回了邮件。

　　【夏尔马教授，你好。问题收到了，非常有趣。这本质上不是一个硬件屏蔽问题，而是一个几何问题。你们的量子比特，在‘信息空间’里，挨得太近了。】

　　他没再多解释，直接在邮件里附上了一个简洁的数学方案，标题就叫——“信息正交化”（Information Orthogonalization）。

　　【……你们可以尝试在现有的控制脉冲序列上，叠加一个特定的微扰场。这个场的几何效应，等效于在信息流形上进行一次‘坐标变换’。通过精确调节变换参数，可以让不同量子比特的信息流，在虚拟空间中互相‘垂直’。这样，它们就不会再互相干扰了。】

　　邮件的最后，他附上了一个用Python写的、只有十几行的代码片段，用于计算那个“正交化”微扰场的具体形式。

　　发完邮件，他关掉电脑，继续埋头于自己那个更宏大的并行算法设计中。

　　对他来说，这只是一个小插曲。