初定的大数据分析研究模式是，各国的气象中心在他的指导下，开展各自国家（区域）的极端气候灾害、自然灾害的前期和中期的数据梳理、清洗、整合和筛选，使无规律、无序、混乱的原始数据成为有序的、有使用价值的数据流。
至于后期数据高级处理职能，则由他刚组建的“全球极端气候大数据高级分析团队”承担。这支汇集了全世界最优秀数学分析专家的团队将进行高级的数据分析，对上一环节的数据流进行多角度多层次的分析，从中提取最有用的信息、总结归纳出最有效的影响因子和趋势因子并进行验证，最终由秦克、宁青筠、老陶组成的铁三角开展对“全球极端气候预测分析大模型”的优化与推演。
不过目前还有个问题必须尽快解决，那就是LV4的微光的算力再次成为了瓶颈。
说实话，其实微光的算力已超级强了。
微光背后是青柠科技的数据中心，有着几千台高端服务器作为算力资源池，又有秦克专门优化过的青柠操作系统作为底层支撑，哪怕与当今世界上最先进的超算来比较综合算力，微光也能排进世界前三名。
再加上微光的升级进度已接近LV5，还通过长期训练而变得极为擅长数据运算和数学建模，在这方面堪称世界第一，其他国家再先进的人工智能和超算，都无法承担起这样高难度、需要极强AI协助的大数据运算和大数据建模。
但再强的算力也架不住使用需求更大。无论是流体力学实验室，还是“全球极端气候大数据高级分析团队”，以及秦克他们最终的建模，都必须用到微光这个LV4的人工智能及它的算力，使得微光要处理的数据量实在太大了。
——这些数据包括整个夏国全部气候数据，欧洲气象中心、奥大利亚气象中心等几大气象中心最近发来的、几十年来的极端气候灾害数据，每秒处理的数据量都必须以PB来计算。
如此恐怖的数据量与运算量，让微光再三向秦克发出了“资源极度紧张”“需要进一步扩充算力资源”的提醒。
但传统架构下的服务器资源池再扩充下去只会导致资源管理的难度呈几何级数增长，相互的通讯延迟也成为无法忽视的瓶颈，总体来说弊大于利。
最好的提升算力的法子自然是直接将服务器升级为量子计算机——可惜量子芯片都未成熟，更别说研制出能批量生产的量子计算机了。
最可行的法子就是采用以最新“全新型碳晶复合纳米材料”研制而成的“梦幻芯片”为核心的全新超强
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