TensorRT · INT8/FP16Inferenz auf dem Gerät mit Jetson und Hailo, SWaP-C-Umgebungen
01Das 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.
02Unser Ansatz
- 01TensorRT FP16/INT8 Optimierungs-Pipeline mit kalibrierungsdatensatz-gesteuerter Quantisierung
- 02GStreamer Zero-Copy DMA-Buffer-Pipeline. Frame bleibt durchgängig im GPU-zugänglichen Speicher
- 03Multi-Stream NvInfer: 4 Kameras mit 30fps bei gleichem Energieverbrauch wie 1 Kamera naiv
- 04NPU-Offloading auf Hailo-8: 26 TOPS dedizierte Inferenz, CPU vollständig frei
- 05Energie-Profiling: thermische Drosselung durch DVFS-Tuning verhindern
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