不过，即便是十多二十万个Pivot支点，也是很难管理的事情。因为，在南林归一执行任务的时候，任何一个Pivot支点，都有可能发生问题。

一旦发生了问题，巴特勒需要转移负载，将发生问题的Pivot支点，所承担的工作任务，在极短时间内，分配到另外一个Pivot支点。

基于这样的规则，在汲取异步无序计算力的时候，巴特勒其实进行了两次择优筛选工作，第一次择优筛选的Pivot支点，直接成为异步无序计算力的提供支点。

刚刚已经介绍了APCS系统的工作原理，巴特勒优化计算力的时

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然后第二次择优筛选的Pivot支点，则成为了备用支点。当正在使用的Pivot支点发生了问题，备用支点立刻顶上去。

由于这样的规则，如果巴特勒管理了上千万个Pivot支点，那会遇见多少问题？应该是每一秒钟，都会发生大量问题呢！

南林归一也没有办法更改这样的规则，事实上，这样的规则，还是南林归一设计的，而且是目前最好的异步并行计算系统规则。

毕竟APCS系统的计算力资源来源于无法掌控的第三方计算机，又怎么可能稳定呢？

这是APCS系统的固有缺点。

SC185 神秘合作：过分顺利？ (第2/3页)

，使用状态更稳定的单个Pivot支点。

简单来说，便是择优筛选！

如果南林归一需要200tflops的计算资源，巴特勒会筛选大约十多万至二十多万Pivot支点，为南林归一汲取更优秀的异步无序计算力。

在固有缺点的阻碍下，APCS系统确确实实存在瓶颈，准确来说，任何一个异步并行计算系统，均存在这样的缺陷。

如果异步并行计算系统没有缺陷，那还搞什么超级计算机？南林归一又何必觊觎Cell处理器串联成私有的超级计算机呢？

“Sir，系统已经优化完成200tflops计算力，是否需要更多？”巴特勒询问着南林归一。

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