Matriz de suporte para escolher o caminho de instalação do Toposync.
Sistemas
| Sistema | Status | Caminho recomendado |
|---|
| Linux | Suportado | Python, Docker CPU, Docker CUDA ou processing server |
| macOS | Suportado para CPU | Python ou processing server |
| Windows | Suportado | Python ou processing server como serviço |
| Home Assistant OS | Suportado via add-on | Home Assistant add-on |
Arquiteturas
| Arquitetura | Status | Observação |
|---|
amd64 / x86_64 | Suportado | Caminho principal para Linux, Windows, Docker e HAOS |
aarch64 / arm64 | Suportado para CPU | Caminho suportado para Docker CPU e Home Assistant OS |
| Apple Silicon | Suportado para CPU | Use instalação Python em macOS |
| macOS Intel | Suportado para CPU | Use instalação Python em macOS |
armv7, armhf, i386 | Fora do alvo de suporte | Use sistema 64-bit |
Cenários De Instalação
| Cenário | Status | Notas |
|---|
| Python em Linux/macOS | Suportado | Recomendado com Python 3.12 |
| Python em Windows | Suportado | Recomendado com Python 3.12 |
| Docker CPU | Suportado | Validado para amd64 e arm64 |
| Docker CUDA | Linux + NVIDIA | Exige driver NVIDIA e NVIDIA Container Toolkit |
| Home Assistant add-on | Suportado | CPU-only em amd64 e aarch64 |
| Processing server Linux/macOS | Suportado | CPU no macOS; CPU ou CUDA no Linux |
| Processing server Windows | Suportado | CPU, DirectML ou CUDA nativo |
| Processing server Docker | Suportado | CPU; CUDA quando a imagem local foi construída com o target CUDA |
GPU
| Aceleração | Status | Use quando |
|---|
| CPU | Padrão | Primeiro install, uso leve e compatibilidade ampla |
| CUDA em Linux | Suportado | Host Linux com GPU NVIDIA |
| CUDA em Docker | Suportado em Linux | Host Linux com GPU NVIDIA e NVIDIA Container Toolkit |
| CUDA em Windows nativo | Suportado como bundle Python | Máquina Windows com NVIDIA e runtime compatível |
| DirectML em Windows | Suportado | GPU Windows compatível com DirectML |
| CUDA no Home Assistant add-on | Fora do escopo atual | Use processing server externo se precisar de GPU |
Raspberry Pi E HAOS
| Ambiente | Status | Recomendação |
|---|
| Raspberry Pi com HAOS 64-bit | Suportado via add-on | Use aarch64 |
| Raspberry Pi 5 8 GB + NVMe | Referência prática | Melhor baseline para uso moderno |
| Raspberry Pi 4 | Best-effort | Adequado para uso leve e compatibilidade |
| SD card | Best-effort | Evite para cargas com muitas câmeras ou gravação intensa |
| Vision/OpenCV pesado em ARM CPU | Limitado | Delegue para processing server remoto |
Regra Prática
Comece com CPU. Adicione GPU ou processing server somente quando houver gargalo real de vision, OpenCV, múltiplas câmeras ou inferência ONNX.