Học tăng cường, mô hình khuếch tán chuyển động, nhận thức tích hợp, tất cả đều chạy trên các môi trường tính toán khác nhau. Việc huấn luyện các chính sách này chạy trên các cụm GPU. Nhưng bản thân nhân vật lại thực hiện suy luận trên phần cứng nhúng trong thời gian thực, điều hướng khách và tạo chuyển động một cách tự động. Sự phối hợp từ biên đến đám mây, mô phỏng và huấn luyện trong trung tâm dữ liệu, suy luận thời gian thực trên robot, dữ liệu luân chuyển giữa cả hai, chính là thách thức điều phối tính toán, và thách thức này sẽ tăng lên theo từng nhân vật bạn triển khai. Đó là vấn đề mà #NuNet đang giải quyết: một giao thức điều phối khối lượng công việc trên cơ sở hạ tầng không đồng nhất, từ GPU đám mây đến các thiết bị biên. Làn sóng tiếp theo của trí tuệ nhân tạo vật lý không bị tắc nghẽn bởi sức mạnh GPU. Nó bị tắc nghẽn bởi lớp cơ sở hạ tầng kết nối tất cả lại với nhau.