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“不是，【场景子脑】信息元没有发现算力不够，只是把算力参数发给【算力】监控信息元。”
林自强解释道。
“是【算力】监控信息元发起的？”
林久浩自己也在思考，并不确定。
“不是，【算力】信息元也只是传递算力参数，你再想想。”
林自强继续引导。
“是【场景管理元】发起的，因为【场景子脑】只是出现了算力不够的问题，并把这个参数传导给【算力】信息元，而发现算力不够的问题是【算力】信息元参数突破容忍度后，向【场景管理元】发出的实际参数，【场景管理元】向【资源管理信息元】发送的不是这个参数80%，是由这个参数激活的【场景管理元】信息元中的条件参数，后续的工作需要这个条件参数来完成。”
林久浩的理解又进了一步。
“对，闭环，最终的结果需要走到【场景管理元】，【场景管理元】在算力条件这个地方，把添加的算力放进去，修改原【场景子脑】的算力配置参数。”
林自强接着说道。
“【场景管理元】作为闭环开始，也是闭环终结，所以在完成闭环后，【场景管理元】的条件参数也改变了，这样真实的反应了现有的状态。”
林久浩全明白了。
“是的，如果闭环终点不修改，【场景管理元】内部信息就失真了。”
林自强说道。
“老爸，正反方向选择都可以吗？”
林久浩又问道。
“当然可以，你说的反向，就是算力过多，导致浪费问题，需要【场景管理信息元】自动撤回算力资源，对吗？”
林自强反问。
“对呀，影子脑使用后关闭，对应的资源释放，或者是算力需求小了，需要减少算力，都需要自动处理的。”
林久浩描述了用途。
“你监控的参数在与【场景管理元】关联线路容忍度阈值采用双向设置，低于某值也触发传送，例如，参数算力下限为30%，如果，当前使用的算力低于这个算力参数，就会导致激活【场景管理元】的条件参数，传导到【资源管理信息元】做单位算力减少操作，最后返回【场景管理元】，做闭环终结。”
林自强又讲解一遍。
“减少的算力怎么从拟脑计算的资源池中撤出来？”
林久浩继续问具体方法。
“标记下一次不可用呀，被撤下来的算力资源不再接受新的计算申请，只完成当前未完成的工作，这样就可以回收了。”
林自强解释道。
“如果，我说是如果。
。
。
又导致算力增加了怎么办？”
林久浩问道。
“这个过程是自动的智能的，且实时完成的，所以可以继续增加呀。”
林自强说道。
“我说的是不稳定，一会儿减少了，然后又增加了，这样是不是自动的方式就容易出问题？”
林久浩在脑子里面边推演边问道。
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