Presentation mode
SAC — Portable Physical-AI Research Workstation
Pokreni vođenu demonstraciju za sastanak. Portal vodi kroz šest ključnih funkcionalnosti bez traženja skripti i terminala.
1. TensorRT Vision
USB kamera, SSD-Mobilenet-v2, zeleni bounding box, klasa, confidence i real-time FPS.
2. Computational Imaging
Original/processed prikaz: sharpen, denoise, contrast, low-light enhancement i edge detection.
3. CPU vs GPU
Ista 8×8 perceptronska mreža na ARM CPU-u i native CUDA GPU-u. Prikazuje propusnost i ubrzanje.
4. 5W vs MAXN
Automatski CUDA benchmark u dva power režima sa propusnošću, latencijom i termalnim očitavanjem.
5. Neural Network Stress
Mihailova 8×8 perceptronska mreža, interaktivni ulazi i kontinuirani CUDA stress-test.
6. System Monitor
GPU, EMC, CPU, temperatura, RAM, swap i aktivni NVIDIA power mode.
TensorRT Vision
AI inferencija je lokalna; cloud nije potreban za detekciju.
Vision telemetrija
TensorRT FPS
0.0
Detekcije
0
GPU
—
%
Temperatura
—
°C
RAM
—
MB
Rezolucija
—
Prepoznate klase
—
Computational Imaging — Before / After
Imaging telemetrija
Effect
—
Processing FPS
0.0
GPU
—
%
Temperature
—
°C
Research message
Computational imaging pipeline executes directly on the edge device and can be extended with learned restoration/reconstruction models.
CPU vs GPU — ista 8×8 perceptronska mreža
Spremno
Measured acceleration
0.00×
Poređenje meri istu logiku perceptronske mreže na CPU i CUDA implementaciji.
Power Efficiency Benchmark — 5W vs MAXN
Spremno
MAXN / 5W throughput ratio
0.00×
Interaktivna 8×8 neuronska mreža
Klikom menjate osam binarnih ulaza. Izlazi su aktivacije osam perceptrona sa težinama iz Verilog projekta.
Izlazni neuroni
CUDA stress performance
Propusnost
0.00
miliona vektora/s
Latencija paketa
0.000
ms
GPU
—
%
Temperatura
—
°C
Jetson sistemska telemetrija
GPU
—
%
EMC
—
%
Temperatura
—
°C
Power mode
—
RAM
—
MB
Swap
—
MB
Load 1m
—
CPU cores
—
Local AICUDA 10.2TensorRTEdge inferenceOffline capable
Poslednje poruke aktivnog procesa