Engineering-Fähigkeiten
Edge AI
Edge AI & Vision-Pipeline
127fps YOLOv8Jetson Orin NX · TensorRT FP16 · SWaP-C
⚠Das Problem
Cloud-Inferenz funktioniert nicht bei schlechter Konnektivität oder wenn Latenz inakzeptabel ist. ML-Modelle naiv auf Edge-Hardware auszuführen verbraucht Energie und verfehlt Durchsatzziele.
Unser Ansatz
- TensorRT FP16/INT8 Optimierungs-Pipeline mit kalibrierungsdatensatz-gesteuerter Quantisierung
- GStreamer Zero-Copy DMA-Buffer-Pipeline — Frame bleibt durchgängig im GPU-zugänglichen Speicher
- Multi-Stream NvInfer: 4 Kameras mit 30fps bei gleichem Energieverbrauch wie 1 Kamera naiv
- NPU-Offloading auf Hailo-8: 26 TOPS dedizierte Inferenz, CPU vollständig frei
- Energie-Profiling: thermische Drosselung durch DVFS-Tuning verhindern
Verifizierte Metriken
YOLOv8 Durchsatz
Jetson Orin NX
18fps (PyTorch)127fps (TensorRT FP16)
Leistung bei Peak
Jetson Orin NX
28W15W
Hailo-8 Inferenz
Hailo-8
N/A26 TOPS
Ihr Modell verdient mehr als PyTorch auf Edge
Benchmarken wir Ihr Modell auf Ihrer Zielhardware und finden wir die FPS-Obergrenze.
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