DeviceNet同样需要组态配置，软件是RSNetworx 。这个软件能够映射并为网络中的所有设备分配地址。

RSNetworx for DeviceNet使用图形或电子表格布局以映射网络然后，将组态信息xia载到DeviceNet网关。

DeviceNet网关是一个硬件，通过背板与PLC通信。

DeviceNet使用电子数据表（EDS）识别设备并协助将其调试到网络上。EDS这是包含所有信息的简单文本文件。

DeviceNet的优点是成本低（代理让其价格也不低），接受广（日美地区使用广），高可靠性，有效利用网络上可用的网络带宽和功率。

DeviceNet的缺点是带宽有限，有限的信息和电缆长度

3.数据输入过程:数据输入过程指的是外设向CPU输入数据的过程。

(1)当外设将数据通过数据输入线送给接口时， 先使状态线输入数据准备好为高电平，然后通过接口把数据送到输入缓冲寄存器中，同时把“输入应答”信号置成高电平1发给外设。

(2)外设接到回答信号后，将撤销“输入数据准备好”信号。在接口收到数据后，它会在状态寄存器中设置“准备好输入”状态位，以便CPU对其进行查询。

(3)接口向CPU发出一一个中断请求信号，这样CPU可以用软件查询方式或中断的方式将接口中的数据输入到CPU中。

(4) CPU在接收到数据后，将准备好输入”的状态位自动清除，ProfiBus，并使数据总线处于高阻状态，准备外设向CPU输入下一一个数据。

AI芯片属于芯片里的哪一类？目前市场上比较常见的用于AI的芯片有CPU、GPU、FPGA和DSP，以及他们的各种组合。

虽然CPU（中央处理器）、GPU（图像处理器）和FPGA（现场可编程门阵列）都可以运行AI算法，但从严格意义上来讲，他们都不是AI芯片。AI芯片本质上是ASIC（zhuan用集成电路），需要为AI算法专门设计。

目前的发展前景如何？随着元宇宙等新概念的兴起，AI在其中必然也会推动新生态的构建。放眼quan球，从国外的英伟达、英特尔、谷歌、苹果，到国内的华为海思、阿里平头哥、百度、字节，都在这个赛道积极布局。

尽管国内从数据、算法和算力都难以和国际水平并肩，但我们在研发方向上的不断突破，就足以证明我们已经在路上了。

总体而言，在半导体产业逐渐向中国转移的当下，前景还是光明且机遇与挑战并存的。

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