物理层
DeviceNet网络使用干线（trunkline）-分支线（dropline）的网络拓扑，允许在网络中使用分接头，一方面简化配线及存取网络。而且要从网络中加入或移除设备都相当简单，减少生产线停机及除错的时间，提高网络的灵活性。
DeviceNet提供125 kbit/s、250 kbit/s及500kbit/s三种不同的资料传输速度。依使用的通讯线种类不同，DeviceNet允许的通讯线长度也有所不同，若使用圆的粗电缆，通讯线长度zui长可以到500米，一般的圆电缆长度可以到100米，扁平型的电缆在比特率125kbit/s时可以到380米，500 kbit/s时则只能到75米。
数据链路层
DeviceNet使用控制器局域网络（CAN）为其数据链路层。CAN是一种差动的串列总线，其低成本及高干扰性为其优点。CAN的每一个讯息都有其对应的讯息标识符，讯息标识符可用来决定不同讯息的优先级，网络上的设备也根据讯息标识符来判断是否需处理此一讯息。DeviceNet使用讯息标识符为11位元的CAN2.0A，CAN资料帧的格式如下
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），DeviceNet，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。
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 forDeviceNet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
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