随着第四次工业革命的推动，工业生产逐渐迈入了数字化和智能化的时代。在这一时代背景下，工业大模型作为推动工业创新的核心引擎，扮演着越来越重要的角色。同时，工业大模型的广泛应用也给算力网络提出了更为复杂和严峻的实时性需求。本文深入研究了工业大模型在数字化转型中的关键问题，着眼于其对算力网络的需求，分析了工业大模型在实时性方面的复杂需求，提出了面向工业大模型的算力网络架构，并对算力网络的关键技术进行了介绍，为工业大模型的高效运行提供了技术支持，为工业数字化、智能化的快速发展提供了助力。
边端融合计算架构由于其算力节点分布广、实时处理能力强的特点，近 年来在各种领域被广泛使用，但是它在计算、通信与数据安全方面仍然面临诸 多挑战。编码计算因其通信负载低、计算开销小、隐私保障高的特性恰好契合 边端融合场景的需求而得到了学术界的广泛关注。因此，本文探索了将编码计 算应用于边端融合计算架构中的发展趋势与关键技术，并在此基础上，提出了 一种基于编码计算的边端融合任务卸载策略。
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