能力 · 决策工具
工作负载 → 硬件选择器
描述你的工作负载包络，得到能够承载它的最小硬件角色——这是目标要求，而非实测基准。
选择满足经验证的生产包络的最小、最易维护的平台。
Hyperion 并不将自己定位为通用工程团队。技术素养用于做出更好的产品决策、质疑假设、定义证据，并协调该委任所需的关键专家。
推荐的硬件角色
计算估算NVIDIA Jetson (Thor + Orin)
适配你的包络
为何是此类别
- • 端侧感知（摄像头）需要专用的边缘加速器。
- • 端侧实时延迟需要专用的边缘加速器。
- • 这是满足你包络的最小角色。
- 角色
- On-robot perception + policy inference at the edge; the workhorse for embedded robotics AI.
- 内存
- 4–128 GB unified (Thor T5000: 128 GB LPDDR5X, ~273 GB/s)
- 功耗
- ~7–130 W (Orin ~7–60 W; Thor 40–130 W)
- 软件生态
- JetPack, CUDA, TensorRT, ROS 2
- 运行时
- TensorRT, CUDA, ONNX Runtime, PyTorch
- 已知限制
- 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.
此推荐是基于你所输入要求的计算估算——是目标要求，而非测量值或厂商基准。在确定硬件前请用真实工作负载进行验证。注册表规格由厂商发布并带有日期；请在官方来源核实。