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《基于异步迁移学习的非结构化数据处理优化：架构设计与性能提升》
基于异步迁移学习的非结构化多模态数据融合框架通过并行计算、跨域知识迁移和实时处理机制，有效解决了传统方法的局限性。尽管仍面临数据隐私、模型稳定性等挑战，但随着分布式计算和边缘智能技术的发展，该框架将在智能制造、智慧城市等领域发挥更大价值。本文将系统阐述基于ATL的非结构化数据处理框架设计原理，涵盖架构设计、关键技术实现、性能优化策略及典型应用场景，并结合代码示例说明其技术细节。非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）在工业、医疗、金融等领域的应用规模呈指数级增长，传统数据处理框架在。
——来自博客 https://blog.csdn.net/qq_36287830/article/details/149042384
判断题：异步迁移学习框架在处理多模态数据时，必须依赖GPU加速才能保证实时性。（正确/错误）(单选)
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