艾利克斯被打断，不悦地抬起头。

但当听到“load imbalance”（负载不平衡）和“data skew”（数据倾斜）

这两个精准命中并行计算常见痛点的词时，他眼中闪过一丝惊讶。

“What do you mean?”（什么意思？）

他语气依旧冷淡，但多了点探究。

苏想见他愿意听，立刻拿起笔，在草稿纸的空白处快速画了一个简略的示意图：

“Instead of static matrix partition, maybe we can use a dynamic work-stealing approach?”

（也许我们可以用动态工作窃取的方法，而不是静态矩阵划分？）

她接着解释，虽然不懂基因数据，但任何数据都存在分布不均。

与其预先划分可能造成有的处理器忙死有的闲死，不如设置一个公共任务池。

让处理完自己任务的处理器主动去“窃取”其他处理器的任务，实现动态负载均衡。

这个思路完全跳出了传统生物信息学算法的框架，是从高性能计算角度提出的另一种解决方案！

艾利克斯愣住了，他盯着苏想的草图，眉头紧锁，陷入沉思。

他是生物信息学方向的，习惯的是领域内的经典算法，很少从如此纯粹的计算机体系结构角度来思考问题。

但苏想的提议，理论上……似乎真的能解决他刚才隐约觉得可能会有的负载不均问题！甚至可能效率更高！

“But the overhead… and the synchronization…”

（但是开销……还有同步……）

他下意识地提出质疑，但语气已经不再是轻视，而是认真的讨论。

“Overhead might be worth it if imbalance is severe. We can model it.”

（如果负载不均很严重，开销可能是值得的。我们可以建模估算。）

苏想坚持道，她的眼神越来越亮，那种解决问题的本能直觉完全被激发了出来。

她或许不懂基因，但她懂计算，懂如何让计算更高效！

两人竟然就这样，一个从生物学角度提供领域知识和对结果的验证要求，一个从计算学角度提供颠覆性的高效实现思路，飞快地讨论起来！

虽然沟通磕磕绊绊，时不时需要借助纸笔和手势，但一种奇特的协作竟然逐渐形成！

艾利克斯负责将生物学问题转化为计算模型并验证正确性，苏想则专注于设计高效且鲁棒的并行计算架构。