ケイパビリティ · 意思決定ツール
ワークロード → ハードウェア選定
ワークロードの包絡線を入力すると、それを担える最小のハードウェアの役割を返します——測定済みベンチマークではなく、目標要件です。
検証済みの本番包絡線を満たす、最小で最も保守しやすいプラットフォームを選ぶ。
Hyperion は汎用のエンジニアリング体制として位置づけていません。技術的な理解は、より良いプロダクト判断、前提の検証、エビデンスの定義、そして案件に必要な専門家の調整のために用います。
推奨ハードウェアの役割
計算による見積りNVIDIA Jetson (Thor + Orin)
包絡線に収まります
このクラスである理由
- • オンデバイスの知覚（カメラ）には専用のエッジアクセラレータが必要です。
- • オンデバイスのリアルタイム遅延には専用のエッジアクセラレータが必要です。
- • これが包絡線を満たす最小の役割です。
- 役割
- On-robot perception + policy inference at the edge; the workhorse for embedded robotics AI.
- メモリ
- 4–128 GB unified (Thor T5000: 128 GB LPDDR5X, ~273 GB/s)
- 消費電力
- ~7–130 W (Orin ~7–60 W; Thor 40–130 W)
- ソフトウェアエコシステム
- JetPack, CUDA, TensorRT, ROS 2
- ランタイム
- TensorRT, CUDA, ONNX Runtime, PyTorch
- 既知の制限
- CUDA-locked; thermal/power budgeting needed for sustained inference. Thor T5000 ≈1035 FP8 TOPS — confirm exact memory bandwidth (≈273–276 GB/s) per the datasheet for a given SKU.
この推奨は入力した要件に基づく計算上の見積りであり、目標要件です——測定値でもベンダーのベンチマークでもありません。ハードウェアを確定する前に実ワークロードで検証してください。レジストリの仕様はベンダー公表かつ日付付きです。公式ソースで確認してください。