第四种相当于个人电脑层面，而其他三种则属于大数据应用的常规局面。
如同可以用运算来替代内存需求→数据压缩和解压缩技术；那么对应的，有没有一种使用内存来替代运算需求→运算能力不足时，把队列列表存储到内存中，然后等到闲暇时再进行运算？
按照处理器的发展方向，可以先研究各种算法的专用硬件，比如加减法计算器（没错，就是计算过程硬件化，然后把每秒运算次数提升上去，比如每皮秒运算千万亿次加减法），然后是乘除法计算器，无理数运算专用计算器，数组阵列运算专用计算器，三角函数专用计算器，统计计算器，进制转换计算器，以此类推到所有类型的通用计算，然后采纳一些应用较为广泛（取其量之大者），以及一些经典的专用计算（取其质之高者）。
先不考虑大小，先做出来，避免因为大小的限制从而影响其可维护性，可技术升级性，然后再考虑等比例缩小，如何做到越来越小。
当然了，也可以同台竞技，一个团队专门研究和大小无关的大处理器（立方千米级处理器），一个团队专门研究和大小有关的小处理器（低于立方厘米级处理器）。
→作者：感觉以后会有覆盖整个天体表面积的脱壳式的处理器设计，那时候，960万平方公里为一个基准单位咯。
如果什么不是问题，那么什么都不是问题（一门不出何以通达世界）。
不管什么是不是问题，另一些方面都不是问题（不存在互为前提）。
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看剑来