Enciclopedia Boulder v1.0

Inicio · Capítulos · 14. Señales para visión artificial

15.253 14.9.13 Perfiles y presupuestos de recursos

ID Perfil Prioridad Concurrencia Uso
RES-0 AcquisitionSafe Capture > metadata commit > health > inference Inference paused or one low-priority worker Critical storage/thermal incidents
RES-1 OrinNano8GBBalanced Capture reserved; one GPU-heavy stage at a time Bounded CPU workers; GPU serialization unless benchmark proves overlap Recommended initial MVP
RES-2 OrinNano8GBBatchQuality Capture plus deferred high-quality offline analysis Batch after attempt/session; aggressive cache eviction Maximum local quality without real-time claim
RES-3 WorkstationDevelopment Debug fidelity and parallel experimentation Hardware-dependent Development only; not field SLO
RES-4 CPUFallback Capture and minimal analysis Serial/small models GPU unavailable or compatibility fallback

tegrastats reporta uso de memoria y procesadores y puede integrarse como fuente local. Las métricas derivadas deben conservar versión de parser porque el formato puede variar entre releases [P49-R10]. Los modos de potencia configurados mediante nvpmodel forman parte del perfil, no de una optimización invisible [P49-R11].

15.253.1 Árbol de latencia

time_to_result =
    capture_finalize
  + queue_wait
  + decode/preprocess
  + pose
  + scene
  + contact/phase/features
  + classification
  + quality/assembly
  + publish

Cada sumando se mide por separado. Un throughput alto con queue wait creciente no se reporta como sistema saludable.