Edge AI & Vision-Pipeline

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

1. 01TensorRT FP16/INT8 Optimierungs-Pipeline mit kalibrierungsdatensatz-gesteuerter Quantisierung
2. 02GStreamer Zero-Copy DMA-Buffer-Pipeline — Frame bleibt durchgängig im GPU-zugänglichen Speicher
3. 03Multi-Stream NvInfer: 4 Kameras mit 30fps bei gleichem Energieverbrauch wie 1 Kamera naiv
4. 04NPU-Offloading auf Hailo-8: 26 TOPS dedizierte Inferenz, CPU vollständig frei
5. 05Energie-Profiling: thermische Drosselung durch DVFS-Tuning verhindern

03Verifizierte Metriken

Alle Messungen auf produktionsreifer Hardware, Oszilloskop-verifiziert

Um Ihren Bedarf an Edge AI & Vision-Pipeline auf Ihrer eigenen Plattform zu bewerten, planen Sie ein Embedded-Architektur-Audit oder bestimmen Sie Ihre Plattformklasse mit dem System-Anforderungsrechner.