Bester Ausgangspunkt: Coral USB für die Erkennung, Intel-iGPU für Video, vorerst keine dedizierte GPU
Für ein Frigate-System mit sechs Kameras auf dem ZimaBoard 2 1664 sollten Sie einfach beginnen. Verwenden Sie den Coral USB für die Objekterkennung und die Intel-N150-iGPU für die Video-Decodierung und -Codierung über VAAPI oder Quick Sync. Fügen Sie eine dedizierte GPU nur hinzu, wenn eine Messung zeigt, dass die iGPU der Engpass ist.
Die Produktseite des ZimaBoard 2 bestätigt die Intel-N150-Plattform, die Option mit 16 GB, zwei SATA-Anschlüsse und die PCIe-Erweiterung. Damit können Sie später Hardware nachrüsten, ohne von Anfang an für zusätzlichen Stromverbrauch und PCIe-Hardware zu bezahlen.
Warum diese Aufteilung in Frigate sinnvoll ist
Frigate behandelt Objekterkennung und Videodecodierung als separate Beschleunigungsaufgaben. Der Konfigurationsleitfaden enthält ein funktionierendes Muster mit einem USB-Coral für die Erkennung und VAAPI für Video. Die Dokumentation zur Videobeschleunigung behandelt Intel-VAAPI-/QSV-Voreinstellungen.
Ein einzelner USB-Coral reicht oft für sechs Kameras aus
Die aktuellen Hardwareempfehlungen von Frigate besagen, dass ein Coral mit dem Standardmodell viele Kameras verarbeiten kann. Außerdem wird empfohlen, vor dem Hinzufügen eines zweiten Detektors die tatsächliche Inferenzgeschwindigkeit zu prüfen. Die Anzahl der Kameras allein rechtfertigt keinen zweiten Beschleuniger.
Bei der Speicherung sollten Sie die Aufzeichnungs-I/O nach Möglichkeit vom System trennen
Kontinuierliche CCTV-Schreibvorgänge stellen eine andere Belastung dar als ZimaOS-Appdaten. Eine praktische Aufteilung besteht darin, System- und Appdaten auf einer SSD oder einem eMMC-Speicher und Aufzeichnungen auf einer dedizierten HDD abzulegen. RAID 1 ist sinnvoll, wenn Ihnen der unterbrechungsfreie Betrieb bei einem Laufwerksausfall wichtig ist. Es halbiert jedoch die nutzbare Kapazität und ist kein Backup.
Der aktuelle ZimaOS-Backup-Leitfaden macht diesen Unterschied ausdrücklich klar. Für eine umfassendere Planung des App-Ressourcenbedarfs finden Sie weitere Informationen im Hardwareleitfaden des ZimaOS App Store.
Wann sich eine dedizierte GPU lohnt
Fügen Sie eine solche erst hinzu, wenn Sie den Engpass benennen können: Decodierlast, Codier- oder Restreaming-Last, zusätzliche Funktionen oder eine weitere GPU-Arbeitslast, die sich die Hardware teilt. Eine GPU „für alle Fälle“ zu kaufen, ist der ineffizienteste Teil dieses Systems.
