除(chú )了以(yǐ )上(shàng )的关键问题,云雀行动(dòng )还面临着许多挑战和限制。例如,任务(wù )分解和(hé )调度(dù )的(de )复杂度与任务(📙)规模的增(zēng )大呈指数增长,可能导致计算资源(👭)的(de )浪(làng )费(📭)和执行效率的下降。同时,在分布式计(🐚)算(suàn )过程中,节点之间的网络延迟和带宽限制也会对(🌎)(duì )任务的执行(🐋)(háng )时(shí )间产生影响(xiǎng )。因此,研究(jiū )者们正在(zài )积(🏜)极(🛢)寻求更加(🌅)高(gāo )效和智能(néng )的算法和(hé )技术,以(🔃)优化云雀行(háng )动的执行性能。
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