01Problem
Cloud çıkarımı bağlantı kesintiliyken veya gecikme kabul edilemez olduğunda çalışmaz. ML modellerini uç donanımında naif çalıştırmak güç tüketir, muhafazayı ısıtır ve yine de throughput hedeflerini kaçırır. Gerçek zamanlı görüntü işleme ve nesne tespiti, ancak donanım hızlandırıcıya göre optimize edilmiş bir pipeline ile hedef FPS'e ulaşır.
02Yaklaşımımız
- 01TensorRT FP16/INT8 optimizasyon pipeline — kalibrasyon dataset tabanlı niceleme
- 02GStreamer zero-copy DMA buffer pipeline — frame baştan sona GPU erişilebilir bellekte kalır
- 03Multi-stream NvInfer: 4 kamerayı 1 kamera naif gücüyle 30fps'de çalıştırma
- 04Hailo-8'de NPU boşaltma: 26 TOPS özel çıkarım, CPU tamamen serbest
- 05Güç profilleme: DVFS ayarı ile termal kısıtlama önleme
03Doğrulanmış Metrikler
Tüm ölçümler üretim kalitesinde donanım üzerinde, osiloskop doğrulamalı
Edge AI & Görüntü İşleme Pipeline'ı ihtiyacınızı kendi platformunuzda değerlendirmek için gömülü sistem mimari denetimi planlayabilir ya da sistem gereksinim hesaplayıcısı ile platform sınıfınızı belirleyebilirsiniz.
Mimari Denetim Talebi
Modeliniz uç cihazda PyTorch'tan daha iyisini hak ediyor
Modelinizi hedef donanımınızda benchmark edelim ve FPS tavanını bulalım.
Mimari Denetim Talebi