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，
“但我们有针对贵所任务特点，专门优化的小规模实测数据。”
她示意陈知行连接原型机，将一份准备好的、经过脱敏处理的样本数据输入。
原型机发出一阵低沉的嗡鸣，指示灯开始快速闪烁。
会议室里所有人的目光都聚焦在那台看似简陋的机器上。
时间一分一秒过去。
吴冬明团队的人脸上开始露出不屑，研究所领导也微微蹙眉。
突然，原型机上的主要指示灯由闪烁变为稳定的绿光。
屏幕上，计算结果快速输出。
陈知行报出了一组数据：
处理时间、能耗比、与理论最优解的逼近程度……
会议室里瞬间安静下来！
处理时间，只有吴冬明团队方案预估时间的三分之一！