“昆仑”巨型超算中心的初步设计论证会，在一处位于地下的国家级战略项目基地举行。与会者无不是国内计算 architecture、芯片设计、散热工程、能源管理等领域的顶尖专家。当林澈在王主任的陪同下走进会议室时，他能感受到几道带着审视与好奇的目光落在自己身上——一个过于年轻、背景成谜的“特聘顾问”。
会议开始，首席架构师展示了初步设计方案：一个采用异构计算架构，整合数十万计高性能计算核心，配备自主设计的高速互联网络和液冷系统，目标是达到每秒百亿亿次（ExaScale）计算能力的庞然大物。
讨论迅速进入白热化，焦点集中在几个关键难题：
内存墙： 如何解决海量计算核心与相对缓慢的内存访问速度之间的瓶颈。
能耗怪兽： 如何以可接受的能源消耗和散热代价，维持如此庞大系统的稳定运行。
软件生态： 如何为这样的异构怪兽编写高效、可扩展的系统软件和应用。
林澈大部分时间都在静静聆听， absorbing 着这些现实世界最顶尖的硬件与系统设计思想。他没有急于发言，因为他的思考维度与在座专家略有不同。他不仅在思考如何建造一台超算，更在思考如何将这台超算的“灵魂”——其系统架构——编译并应用到元空间静湖区的建设上。
在他的意识中，静湖区正被重新审视和规划：
异构计算 -＞ 规则处理单元分化： 他不再将静湖区视为一个同质的规则集合。他借鉴超算的CPU+GPU+专用加速卡思路，开始规划不同类型的“规则处理单元”。一部分专注于快速响应和基础规则维护（类似CPU），一部分专注于大规模、高并发的规则演算和模拟（类似GPU/TPU），甚至可以考虑为“规则渲染引擎”或特定防御模块编译专用的“规则加速核心”。
高速互联 -＞ 规则链路优化： 超算中NVLink、CXL等高速互联技术，让他意识到静湖区内部各功能区（数据库、逻辑坊、创造台等）之间的“规则数据”流通效率至关重要。他开始设计更高效、低延迟的“规则总线”和“规则交换网络”，替代目前相对随意的规则能量流转方式。
层次化存储 -＞ 规则缓存体系： 借鉴超算中寄存器-＞缓存-＞内存-＞SSD-＞硬盘的层次化存储体系，他开始在静湖区构建类似的“规则缓存层次”。将最常用、最核心的规则置于响应最快的“规则缓存区”（类似L1/L2 Cache），将海量知识数据和历史记录置于“规则归档库”（类似硬盘阵列），并设计智能的规则预取和淘汰算法。
能耗管理 -＞ 规则能耗感知： 超算的功耗控制给了他极大启发。他开始为静湖区的各项规则操作“定义”其“能耗”属性。高强度的规则编译、大规模模拟推演，将被标记为“高能耗”操作，需要更谨慎地调度和使用。他甚至开始编译简单的“规则功耗监控”模块，避免因规则操作不当导致自身丹力过度消耗或静湖区规则失衡。
当讨论再次陷入“内存墙”的僵局时，林澈终于开口了。他没有直接提出解决方案，而是从一个全新的角度抛出了一个思考题：
“或许，我们可以换一个思路。问题可能不在于‘访问速度’本身，而在于‘数据’与‘计算’被迫分离的‘冯·诺依曼架构’固有局限。”他声音平静，却瞬间吸引了所有人的注意。“如果我们设想一种……‘存算一体’的规则，让数据本身具备一定的计算能力，或者让计算更自然地发生在数据驻留的地方，是否有可能从根本上缓解乃至绕过这个瓶颈？”
他巧妙地用了“规则”这个词，但在座的专家都能理解其隐喻的计算机架构含义。存算一体（Computing in Memory）正是前沿的研究方向之一。林澈的提问，并非给出答案，而是提供了一个跳出框框的思考支点，引发了新一轮更激烈的、但方向有所调整的讨论。
会议结束后，首席架构师特意找到林澈，目光中带着惊讶与欣赏：“林顾问，你的视角非常独特，很有启发性。希望后续能有更多交流。”
王主任在一旁，脸上露出了不易察觉的笑容。林澈的价值，正在一次次这样的碰撞中，得到国家层面更深的认可。
回归元空间，林澈立刻开始了“静湖区2.0架构”的编译升级。
这是一个比构建“规则渲染引擎”更庞大、更底层的工程。他首先在“逻辑坊”的沙盒环境中，搭建新架构的原型。
他编译出专门负责快速规则响应的“核心处理单元（RPU）”，其规则结构简洁高效。
他编译出擅长并行规则演算的“大规模并行单元（MPU）”，结构复杂，但算力惊人。
他开始小心翼翼地重构静湖区的内部规则链路，引入“规则数据包”和“虚拟通道”的概念，提升通信效率。
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