华为黄大年茶思屋·难题揭榜第140期·珠峰会战第八期 难题3：异构大规模资源协同分配多目标优化问题

华为黄大年茶思屋·难题揭榜第140期·珠峰会战第八期

难题3：异构大规模资源协同分配多目标优化问题

常规行业思路 + 本源法则独家思路 双解法对照

第一大部分：常规行业解题思路（公开标准技术方案）

1. 场景与问题

转发芯片为实现大带宽、低时延能力，其内部可编程资源（多级寄存器、Branch TCAM、多级并行指令等）呈现高度异构化与碎片化特征，且资源间存在复杂依赖关系。综合资源约束项类型多达1K余个，核心约束规模达千亿级，导致：

• 单点优化已达极限：寄存器与指令的组合规模呈指数爆炸，单点问题优化规模高达千万级，综合建模规模更是达到千亿级。
• 全量建模求解困难：当前仅能实现多单点资源最优分配，在核心资源最优的全量资源建模与求解上存在明显瓶颈，无法满足NP芯片生命周期内的可用需求。
• 性能与效率难以兼顾：在给定的资源约束和求解时间约束下，难以同时给出瞬时较优解空间和离线多目标全局最优解，严重制约芯片资源利用率与业务性能。

2. 底层本质拆解

常规方案的本质问题在于：将问题视为孤立的单点优化集合，缺乏对全局资源依赖关系的统一抽象。

• 建模层面：过度依赖单点建模与求解，未将寄存器、TCAM、指令等异构资源的依赖关系纳入统一框架，导致全量建模复杂度呈指数级增长。
• 求解层面：采用传统的线性规划、整数规划或启发式算法，在千亿级规模的问题空间中盲目搜索，收敛速度慢，易陷入局部最优。
• 工程层面：将离线优化与在线调度割裂处理，无法在严格的时间约束下同时满足瞬时调度和长期最优的双重需求。

3. 工程可落地架构

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