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AI 모델을 엣지 디바이스에 최적화하고 성능을 분석하세요
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YOLOv5s
크기:
102.4 MB
정확도:
76.2%
입력:
224x224x3
클래스:
1000
하드웨어 선택
NVIDIA Jetson Nano
NVIDIA Jetson Xavier NX
Google Edge TPU
Intel NCS2
Raspberry Pi 4
연산력:
472 GFLOPS
메모리:
4 GB
전력:
10 W
가격:
$99
효율성:
2031.6
최적화 기법
INT8 양자화
구조적 가지치기
지식 증류
TensorRT 최적화
ONNX Runtime
최적화 실행
최적화 결과
최적화를 실행하여 결과를 확인하세요
🎯 하드웨어 추천
NVIDIA Jetson Nano
2032
효율성
연산/가격:
4.8
연산/전력:
47.2
NVIDIA Jetson Xavier NX
3566
효율성
연산/가격:
3.3
연산/전력:
86.7
Google Edge TPU
81630
효율성
연산/가격:
53.3
연산/전력:
2000.0
Intel NCS2
40465
효율성
연산/가격:
14.5
연산/전력:
1000.0
Raspberry Pi 4
1134
효율성
연산/가격:
2.7
연산/전력:
26.3