除了以上的(🔺)关键问题(tí ),云雀行动还面临(🥌)着许多挑战和限制(zhì )。例如,任务分解和(hé )调度(dù )的复杂度与(yǔ )任务规模的增大呈指数增长,可能导(dǎo )致计算资(zī )源的浪费和执行(háng )效率(lǜ )的下降(jiàng )。同时,在(zài )分布式计算过程(😬)中,节(🐛)点(diǎn )之间的网络延迟和带(dà(⛵)i )宽限制(zhì )也会对(duì )任务的执行时间产生影响。因此(🎠)(cǐ ),研究者们(men )正在积极寻求更加高效和智能的(de )算法(fǎ(👾) )和技(🔌)术,以优化云雀(⛔)行动(💧)的执(zhí )行(háng )性能(néng )。
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