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lm-004845 · 2026-10

GCCWT Paper 04|計算場與資源激發:跨 CPU_GPU_Memory 的動態執行域(Draft v0.1)

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GCCWT Paper 04|計算場與資源激發:跨 CPU/GPU/Memory 的動態執行域(Draft v0.1)

系列: 全域耦合計算世界論(Global Coupled Computational World Theory, GCCWT,暫名)
版本: Draft v0.1
作者: Neo.K
協作: Aletheia / GPT-5.6 Sol
狀態: 研究草稿;名稱、符號、形式公理與工程映射仍可修改

本系列研究一個理論極限:不同電腦、硬體、軟體、AI Agent、記憶體、儲存與形式系統,能否在保留局部身分、權限、失效域、時間差異與物理差異的前提下,形成一個可尋址、可時間對齊、可依賴、可動態調度與可跨世界耦合的共享計算底空間。

機構: EveMissLab/一言諾科技有限公司
日期: 2026-10-08(整理日期;原稿未標註日期)


摘要

本文提出 GCCWT 的「計算場」工作模型。傳統調度以 Task→Device 為基本單位;本文將其推廣為任務意圖、世界狀態、資源能力、資料位置與時間約束共同決定的動態激發場。CPU、GPU、Memory、Agent 與 Proof Engine 不再只是靜態 endpoint,而是可被按需激發的計算區域。本文提出潛能態、激發態、遷移態、休眠態與重構態,並說明如何在不要求全域同步的前提下形成跨硬體的連續執行。

1. 從 Scheduler 到 Field

傳統:

Q→Ri.Q\rightarrow R_i.

GCCWT:

FQ:R×T×W→Rk.\mathcal F_Q:R\times T\times W\rightarrow \mathbb R^k.

FQ\mathcal F_Q 描述資源對任務的適配、成本、風險、延遲、可用性與語義價值。

2. Potential / Excited Resource

資源可有:

[ Potential,Reserved,Excited,Active,Dormant,Released. ]

存在於共享域不代表正在運行任務。

3. 激發函數

可定義:

Score(r,Q)=αCfit+βIgain−γCost−δLatency−ηRisk.Score(r,Q)=\alpha C_{fit}+\beta I_{gain}-\gamma Cost-\delta Latency-\eta Risk.

全域 planner 選擇高價值區域激發。

4. 資料重力與計算遷移

如果資料已位於 GPU_B,未必應把資料搬回 CPU_A;也可以讓計算遷移到資料附近:

MoveComputevsMoveData.MoveCompute\quad vs\quad MoveData.

Planner 比較兩者成本。

5. Continuation

任務可被拆為 continuation:

Q=Q1→Q2→⋯→Qn.Q=Q_1\to Q_2\to\cdots\to Q_n.

每個階段可運行在不同資源 World。

6. State Capsule

跨資源遷移時攜帶:

Capsule=⟨Task,State,Dependencies,Epoch,Capabilities,Proof⟩.Capsule=\langle Task,State,Dependencies,Epoch,Capabilities,Proof\rangle.

而不是強迫共享完整 process memory image。

7. Memory Region

Memory 本身也可被 scheduler 當成資源,考慮 locality、bandwidth、persistence、reconstructability、secrecy。因此 Memory placement 是計算場的一部分。

8. Heterogeneous Precision

不同資源可用不同 numerical precision。全域一致性不等於全局相同精度。必須有:

[ PrecisionContract(Q). ]

9. Accelerator Specialization

GPU、NPU、FPGA、Proof Engine、LLM Endpoint 可被視為不同 operator region。全域 planner 不問「哪台電腦」,而問:「哪個 Region 最適合當前算子?」

10. Dynamic Rebinding

若資源失效:

Ri↓,R_i\downarrow,

可:

Rebind(Q,Rj).Rebind(Q,R_j).

只要 State Capsule 與 Authority 支援。

11. Field Tension

多個任務同時對同一資源形成激發需求時:

TR(Q1,Q2,…).T_R(Q_1,Q_2,\ldots).

這可產生 higher-order resource tension,而非單純 pairwise queue。

12. Local Resource Authority

計算場不代表全域 AI 可以強占任何資源。每個資源仍有:

Reserve→Grant/Reject.Reserve\rightarrow Grant/Reject.

因此:

FieldPlanning≠ResourceOwnership.\boxed{FieldPlanning\neq ResourceOwnership}.

13. CTCL 介面

激發與遷移都攜帶 Task Epoch / Event ID,使不同資源能理解自己位於同一計算鏈的哪一階段。

14. OIGT 介面

跨 World 激發透過 Bridge 與 Capability;不能因為一個資源出現在 global field projection 就越過 local authority。

15. 最終命題

Global Computational Field=Distributed Potential Resources+Task-Relative Excitation+Dynamic Rebinding\boxed{ \text{Global Computational Field} =\text{Distributed Potential Resources} +\text{Task-Relative Excitation} +\text{Dynamic Rebinding} }

「咻咻咻」的本質不是瞬間消滅距離,而是讓計算在異質資源世界上快速重組,而不再把機器邊界當成固定執行邊界。


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