-
边缘AI计算：在NVIDIA Jetson上利用TensorRT部署YOLOv8的推理优化
在智能安防、工业质检、自动驾驶等边缘计算场景中，YOLOv8凭借其高精度与实时性成为目标检测的首选模型。然而，当部署到NVIDIA Jetson系列边缘设备时，开发者常面临算力有限、内存带宽不足等挑战。通过TensorRT的深度优化，YOLOv8在Jetson Xavier NX上的推理延迟可从原生PyTorch的28ms压缩至6ms，功耗降低近50%，本文将解析这一优化过程的关键技术。
-
边缘计算网关：NVIDIA Jetson与FPGA的协同数据处理新范式
在工业4.0浪潮中，边缘计算网关正成为连接物理世界与数字世界的核心枢纽。面对多路传感器产生的海量数据洪流，传统单芯片架构已难以满足实时性与算力的双重需求。NVIDIA Jetson与FPGA的异构组合，通过"前端FPGA极速感知+后端Jetson智能决策"的协同模式，为边缘计算网关提供了兼具低延迟与高算力的创新解决方案。
