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摘要
人工智能运行平台监控的实时性要求相当高，单CPU难以满足实时人工智能运行平台的实际应用要求。为了改善人工智能运行平台的监控效率，设计了基于“CPU+GPU”的人工智能运行平台的实时监控方法。首先分析了当前人工智能运行平台的监控研究进展，然后设计了人工智能运行平台整体流程，采用GPU作为加速部分，配合CPU共同承担实时监控任务，最后进行了仿真对比测试，相对于单CPU,CPU+GPU的平台监控速度更快，可以满足平台实时控制要求，具有更高的实际应用价值。
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人工智能运行平台监控的实时性要求相当高，单CPU难以满足实时人工智能运行平台的实际应用要求。为了改善人工智能运行平台的监控效率，设计了基于“CPU+GPU”的人工智能运行平台的实时监控方法。首先分析了当前人工智能运行平台的监控研究进展，然后设计了人工智能运行平台整体流程，采用GPU作为加速部分，配合CPU共同承担实时监控任务，最后进行了仿真对比测试，相对于单CPU,CPU+GPU的平台监控速度更快，可以满足平台实时控制要求，具有更高的实际应用价值。
