또한 , 인공 지능 모델 과 신경망 모델 을 구현 하 기 위한 종래 의 컴퓨터 와 회로 는 분산 컴퓨팅 시스템 ( 예 를 들 어 , 클라우드 ) 과 같 은 원격 컴퓨팅 프로세스 나 수 많 은 온 사이트 컴퓨팅 서버 를 사용 하 는 경우 에 적합 할 수 있 다 . 그러나 , 이러 한 원격 인공 지능 프로세싱 시스템 은 원 격지 에 있 는 에지 컴퓨팅 디바이스 또는 현지 의 디바이스 를 대상 으로 추론 을 연산 하 는 경우 에 시간지연 의 문제 가 나타낸다 . 즉 , 이러 한 종래 의 원격 시스템 에서 원격 지 디바이스 가 추론 을 진행 하 도록 신경망 모델 을 구현 하 는 경우 에 , 입력 데이터 는 대역폭 이 변동 되 는 네트워크 를 통해 전송 되 어야 하 고 , 이후 에 원격 컴퓨팅 시스템 에서 생성 된 추론 은 동일 하 거나 유사 한 네트워크 를 통해 다시 원격 지 디바이스 로 전송 되 어야 하 기 때문 에 , 원격 지 디바이스 로부터 입력 데이터 를 수신 하 는 과정 에서 지연 이 발생 하 는 것 은 피할 수 가 없 다 .