加速计算平台网络质量是否有较高的要求？

基于工业质检场景的中心+边缘分布式计算，可大大降低对网络带宽和延时的需求，实现逻辑如下：
1、工业生产是实时的，甚至是高节拍的，针对产品的外观检测进行实时处理，对网络的带宽和延时要求极高，故需要将AI推理放到边缘侧，以满足实时检测/高节拍检测的需求；
2、AI算法的训练对硬件资源要求较高，但是工业场景下，AI算法的训练频次和迭代次数并不频繁（主要是产品的升级迭代周期相对较长），如果在边缘侧部署训练功能，会造成大量的硬件资源闲置；故将这部分功能放到中心化，通过统一规划的硬件资源，满足不同产线的AI算法训练需求，并且由于频次不高，大幅降低了对于网络带宽/延时的要求，更贴合实际生产；该部分功能通过私有云和公有云均可实现；
上述模式主要适用于大型企业/集团，需要同时管理多条产线或工厂（几十条以上）