Jetson Orin Nano 与 meta-tegra：Yocto 在 NVIDIA 嵌入式 AI 计算中的应用

引言

随着边缘 AI 计算、工业自动化、机器人、智能安防等领域的发展，对嵌入式 AI 计算设备的需求越来越高。NVIDIA Jetson Orin Nano 作为一款高效低功耗的 AI 计算平台，为这些应用提供了GPU 并行计算、TensorRT AI 加速、深度学习推理优化等功能。

然而，NVIDIA 官方的 JetPack SDK 主要基于 Ubuntu（L4T），对于需要定制化 Linux 发行版的嵌入式开发者来说，这种环境可能过于庞大。因此，很多企业选择 Yocto 来构建轻量化、可维护的 AI 计算平台，而 meta-tegra 是 OpenEmbedded/Yocto 项目中用于支持 NVIDIA Jetson 设备的 BSP 层。

本文将深入探讨以下内容：

1. Jetson Orin Nano 开发者套件的特点与应用
2. 为什么使用 meta-tegra 进行 Yocto 构建？
3. 如何在 Yocto 中使用 meta-tegra 构建定制化 Jetson Linux
4. 如何在 Yocto 中部署 AI 计算（CUDA/TensorRT）

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1. Jetson Orin Nano 开发者套件概述

Jetson Orin Nano 是一款适用于嵌入式 AI 计算的开发套件，它具有 高性能 AI 计算 + 低功耗优化，适合 智能机器人、计算机视觉、自动驾驶、工业 AI 质检 等任务。

1.1 硬件参数

参数	Jetson Orin Nano
AI 计算性能	20 TOPS (INT8)
GPU	1024-core Ampere GPU + 32 Tensor Cores
CPU	6-core Arm Cortex-A78AE
内存	8GB LPDDR5
存储	microSD（可扩展 NVMe SSD）
I/O 接口	1× HDMI、USB 3.2、M.2 Key E、MIPI CSI-2 摄像头接口
功耗	7W-15W

🔹 应用场景
✅ 机器人 AI 计算（目标检测、路径规划、视觉 SLAM）
✅ 边缘计算（智能监控、人脸识别、物体跟踪）
✅ 工业 AI 计算（智能工厂、自动化生产检测）
✅ 智能医疗（AI 医学影像分析、辅助诊断）

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2. meta-tegra 介绍

2.1 什么是 meta-tegra？

meta-tegra 是 OpenEmbedded/Yocto 的 BSP 层，专门用于支持 NVIDIA Jetson 设备（包括 Orin Nano、Xavier NX、AGX Orin），它允许开发者在 Jetson 硬件上运行 Yocto Linux，而不是使用官方的 JetPack（Ubuntu）。

🔹 meta-tegra 的优势
✅ 轻量化：比 Ubuntu 体积更小，适合嵌入式 AI
✅ 定制化：可以根据需求裁剪内核和驱动
✅ 适用于工业环境：比 Ubuntu 更易于长期维护

🔹 与 NVIDIA 官方 JetPack（Ubuntu）对比

功能	JetPack SDK（Ubuntu）	Yocto + meta-tegra
官方支持	✅ NVIDIA 官方支持	❌ 由 OE4T 社区维护
开发便利性	✅ 一键安装，完整开发环境	❌ 需要手动构建 Yocto 镜像
定制化	❌ 受 Ubuntu 依赖	✅ 可裁剪 Linux 组件
适用场景	适合 AI 研发、快速部署	适合工业 AI、长期维护

📌 结论

• 如果你想快速开发 AI 应用，使用 JetPack（Ubuntu）
• 如果你需要轻量化、自定义 Linux，使用 meta-tegra（Yocto）

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3. 使用 meta-tegra 构建 Yocto Linux

目标：使用 meta-tegra 在 Yocto 中构建适用于 Jetson Orin Nano 的自定义 Linux 发行版

3.1 设置 Yocto 环境

✅ 安装构建依赖

sudo apt update
sudo apt install gawk wget git-core diffstat unzip texinfo \
    gcc-multilib build-essential chrpath socat cpio python3 python3-pip \
    python3-pexpect xz-utils debianutils iputils-ping python3-git \
    python3-jinja2 libssl-dev

✅ 克隆 Yocto 代码

git clone -b kirkstone git://git.yoctoproject.org/poky poky-kirkstone
cd poky-kirkstone

✅ 克隆 meta-tegra

git clone -b kirkstone https://github.com/OE4T/meta-tegra.git

✅ 配置 bblayers.conf

BBLAYERS += "${TOPDIR}/../meta-tegra"

3.2 编译 Yocto 镜像

source oe-init-build-env
bitbake core-image-minimal

📌 输出：

• core-image-minimal-tegra.tar.gz（根文件系统）
• Image（Linux 内核）
• dtb（设备树）

✅ 刷写到 Jetson Orin Nano

sudo ./flash.sh jetson-orin-nano-devkit mmcblk0p1

📌 成功后，Jetson 运行的是 Yocto Linux，而不是 Ubuntu！

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4. 在 Yocto 系统中部署 AI 计算

目标：在 Yocto 系统上安装 NVIDIA CUDA 和 TensorRT，运行 AI 模型

4.1 安装 CUDA

在 Yocto 运行：

bitbake cuda
bitbake cudnn

4.2 部署 AI 模型

✅ 安装 PyTorch

pip3 install torch torchvision torchaudio

✅ 运行 YOLOv5 目标检测

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
python detect.py --source 0 --weights yolov5s.pt

📌 效果：Jetson Orin Nano 连接摄像头后，能够实时检测行人、车辆等目标。

4.3 使用 TensorRT 加速 AI 推理

✅ 转换模型

trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.trt

📌 优化后：

• 推理速度提升 3-5 倍
• 功耗降低 50%

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5. 结论

Jetson Orin Nano 结合 meta-tegra，可以在 Yocto 环境下实现高效嵌入式 AI 计算。相较于官方 JetPack（Ubuntu），它更适用于：
✅ 轻量级 AI 计算（机器人、自动驾驶）
✅ 工业嵌入式 AI（智能监控、智能工厂）
✅ 长期维护的定制 Linux 发行版

🚀 下一步行动
1️⃣ 安装 Yocto + meta-tegra
2️⃣ 运行 AI 预训练模型（YOLOv5）
3️⃣ 使用 TensorRT 进行优化，加速 AI 推理

🔥 坚持实践，你将成为嵌入式 AI 部署专家！💡