30 YOLOv11嵌入式部署：在Jetson Nano上跑出30FPS的实战指南上篇我们聊了推理加速的三件套工程，你已经在RTX 3060上跑到了200+FPS。但有个读者前天私信我：“老哥，我按你的方法在Jetson Nano上试了，模型加载就花了5秒，推理只有8FPS，视频直接卡成PPT。”我看了他的代码，发现一个典型问题：他把桌面端的优化思路直接搬到了嵌入式设备上。Jetson Nano的4GB内存、128核Maxwell GPU，和桌面端完全是两个世界。今天我们就来解决这个痛点——让YOLOv11在Jetson Nano上稳定跑到30FPS，跑通实时视频分析。痛点拆解：嵌入式部署的三大杀手认知误区1：模型直接转TensorRT就能快反例代码（常见错误）：importtensorrtastrtimporttorch# 错误：直接用PyTorch模型转TensorRT，未做任何优化model
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