【摘 要】
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近年来,深度学习促进了人工智能的快速发展,并逐渐渗透到各行各业.然而人工智能训练和推理所需的大量数据传输、算力资源调用会影响到系统的实时性能,从而导致该技术在工业应
【机 构】
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云南省高校边缘计算网络工程研究中心
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近年来,深度学习促进了人工智能的快速发展,并逐渐渗透到各行各业.然而人工智能训练和推理所需的大量数据传输、算力资源调用会影响到系统的实时性能,从而导致该技术在工业应用中存在困难.众所周知,实时性是工业自动化的一项指标,特别是在运动控制和自动驾驶方面更为重要.如果因人工智能而使得工业系统接收和发送数据、指令响应缓慢,那么工厂生产终将难以实现智能化突破,阻碍了人工智能在工业自动化中的普及.基于此,本文提出一种三实时架构,它涉及实时网络、实时操作系统和实时调度,希望通过提出该架构引起业界广泛的研究热潮.
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