Managing Bandwidth: The Key to Cloud-Assisted Autonomous Driving

要約

一般的な通念では、自動運転車のような重要なリアルタイム制御システムをクラウドに依存することはできないと主張されています。
私たちはそれが可能であり、そうしなければならないと主張します。
モデル サイズの増大、ハードウェアの改善、モバイル ネットワークの進化に伴い、時間に敏感でレイテンシー クリティカルなコンピューティングの一部をクラウドにオフロードする機会を特定しています。
これを行うには、車両へのメリットを最大化しながら、厳格な遅延 SLO を満たすように帯域幅を慎重に割り当てる必要があります。

要約(オリジナル)

Prevailing wisdom asserts that one cannot rely on the cloud for critical real-time control systems like self-driving cars. We argue that we can, and must. Following the trends of increasing model sizes, improvements in hardware, and evolving mobile networks, we identify an opportunity to offload parts of time-sensitive and latency-critical compute to the cloud. Doing so requires carefully allocating bandwidth to meet strict latency SLOs, while maximizing benefit to the car.

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