除了以上的关键问题,云雀(què )行动(😎)还面临着许多挑(tiāo )战和限制。例(lì )如,任(rèn )务分解和(🈚)调度的复(fù )杂度(dù )与任务(wù(🙍) )规模的增大呈(chéng )指数(shù )增长,可能导致计算资(zī )源的浪费和(hé )执(zhí )行效率的下(xià )降。同时,在(🥡)分布式(🐠)(shì )计算(suàn )过程中(zhō(💑)ng ),节点(diǎn )之间的(de )网络(⛰)延迟(chí )和带宽(🏝)限制(zhì )也会对任务的执行时(shí )间产(chǎn )生影响(xiǎng )。因此,研究者们正在积极寻求更加高效和智能(💓)的算法和技术,以优化云雀行动的执行性(xìng )能。
{xwd_gpt内容}