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新泽西理工学院研究人员开发算法 可用于减少自动驾驶汽车端到端延迟
（图片来源：新泽西理工学院官网）
盖世汽车讯 据外媒报道，新泽西理工学院（NJIT）研究人员开发了一种方法，可减少端到端延迟，即通过网络将信息从来源传输到目的地所需要的时间。他们的研究结果发表在IEEE/CAA《自动化学报》上。
NJIT电子与计算机工程系的Qiang Fan博士表示，“端到端延迟是服务性能的重要指标。长时间端到端延迟对于各种延迟敏感的应用而言是无法忍受的，例如自动驾驶汽车、增强现实和虚拟现实。”在自动驾驶汽车中，该问题至关重要，因为源和目标之间的延迟可能导致事故。
为此，Fan和NJIT电气和计算机工程教授Nirwan Ansari提出了一个使用微云（cloudlet）的解决方案。Fan解释说，“云是一个集中数据中心，通过互联网卸载用户任务，通常会加快命令速度，同时减少用户在处理过程中所耗费的精力。然而，云通常位于较远位置，远离用户。”
相比之下，微云位于用户网络边缘，根据网络用户数量，只处理来自指定用户（们）的命令。如果用户数量有限，微云可以显著提高网络的服务性能，但是如果需要达到更高性能，成本可能很高。每个微云必须由服务器托管，因而成本较高。如果微云服务多个用户，每位用户费用将会减少，但是端到端延迟时间会增加。
Fan和Ansari 的目标是平衡成本和可接受的延迟时间。他们开发了一种算法，评估每个微云的位置和容量，从而能够最好地处理用户请求，以实现最佳平衡。Fan表示，“研究人员拟议的微云部署方案综合考虑了部署成本和服务性能。微云供应商可以根据实际需求调整部署计划，从而灵活地平衡成本和性能。”
