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提出了一种可扩展的基于深度神经网络方法的在线翻译系统架构方法,采用GPU和CPU混合解码的后端部署方法来提高系统的并发能力,降低系统延迟.实验结果表明,所提出的系统架构方法相比于只使用GPU或CPU架构,系统并发能力更强,而响应延迟相对较低.同时系统的架构方法可以方便地扩展到多服务器架构中,整体上提高系统的性能.