Jetson边缘嵌入式实战课程 - 第一节课:如何选择正确的Jetson边缘硬件

Jetson边缘计算实战课程总结:从硬件选型到AI应用部署的完整链路 边缘计算是AI落地的重要方向,其核心挑战在于如何在资源受限的嵌入式设备上高效运行深度学习模型。Jetson系列凭借完整的CUDA生态与TensorRT加速能力,成为开发者搭建边缘AI原型机的理想平台。从硬件选型、系统烧录到环境配置,再到目标检测、SLAM实机部署与大模型推理,每一步都涉及硬件约束与软件优化的博弈。掌握TensorRT量化、多模型并发、供电散热管理及工程化交付等关键技术,才能真正将Demo转化为可稳定运行的边缘产品。本文基于Jetson实战课程的十讲内容,梳理了从入门到工程落地的知识地图,帮助 阅读详情

Jetson边缘嵌入式实战课程 - 第一节课:如何选择正确的Jetson边缘硬件


大家好,我是孙杰。
这些年一直在做嵌入式系统、边缘设备和 AI 应用相关工作,也持续分享一些技术学习和项目实践中的经验。这套课程的内容,主要也是基于这些年的系统开发和项目积累整理出来的。


在这里插入图片描述


最近我和与非网、贸泽电子合作,做了一套 Jetson 边缘嵌入式实战课程。对我来说,这套课程不是单独讲某一个工具,也不是只讲某一个 demo,而是希望把 Jetson 平台相关内容按更清晰的脉络梳理出来,从硬件、系统到应用,尽量形成一个完整的学习路径。

这套课程讲什么

这套课程以 NVIDIA Jetson 平台 为核心,内容会围绕边缘嵌入式开发中的几个关键部分展开,包括:

  • Linux 系统定制
  • 驱动加载
  • 视频管线
  • AI 计算框架集成
  • 性能分析与优化

Jetson 平台本身集成了 CPU、GPU、ISP、NVDLA 等多种异构计算单元,既具备嵌入式系统的可定制性,也具备边缘 AI 推理和视频处理能力。
在这里插入图片描述

所以这套课程关注的,不只是某一个知识点,而是希望把实际开发过程中几个关键问题串起来,让学习过程更系统一些。

后续课程会逐步涉及以下内容:

  • Jetson 平台架构与启动流程
  • JetPack 与 L4T 的关系
  • Yocto 与 meta-tegra 的定制思路
  • V4L2 与 GStreamer 的使用
  • 视频编解码与性能优化
  • 从系统构建到边缘计算应用部署的完整过程

为什么做这套课程

我一直觉得,边缘嵌入式开发更强调系统性的理解。

很多问题表面上看是某一个模块的问题,但真正做项目时,往往会同时涉及硬件平台、系统架构、驱动支持、视频链路、算力资源和功耗约束。只看单个知识点,很难真正把问题看清楚。

所以做这套课程,我更想讲的是一条完整的学习路径:
从平台认识开始,到系统理解,再到实际开发和应用落地。

第一节课程讲什么

这一系列的第一节,先从 Jetson 硬件平台选择 这个问题开始。
在这里插入图片描述

对很多刚接触 Jetson 的学习者来说,最先遇到的往往不是软件问题,而是平台选择问题。不同型号在算力、功耗、接口和扩展能力上差异很大,前期选型是否合适,会直接影响后面的开发和应用效果。

这一节的内容主要包括:

  • Jetson 系列产品的基本定位
  • 不同平台在算力、功耗、接口和扩展能力上的区别
  • AGX Orin 模组与开发套件的差异
  • TOPS、FPS 等指标在实际项目中的意义
  • 如何结合项目需求做基本的硬件选型判断

这一节主要解决的是一个很基础、但也很实际的问题:

面对不同应用场景,如何选择合适的 Jetson 边缘硬件。

课程入口

这套课程已经上线,课程页面可点击进入:
与非网课程入口:Jetson边缘嵌入式实战课程

如果你想直接看视频内容,也可以通过下面的链接进入:
B站视频入口:Jetson边缘嵌入式实战课程第一节

我想分享的内容

我希望通过这套课程,分享的不只是 Jetson 平台本身,也包括我对边缘嵌入式开发的一些理解。

在我看来,边缘嵌入式开发不是简单把模型跑起来,而是在有限资源下,把硬件、系统、接口、视频处理和应用真正组织起来。学习这部分内容,最终的收获也不只是掌握某一个工具,而是慢慢建立起一种系统性的理解方式。

这也是我想把这套课程持续做下去的原因。第一节先从硬件选型开始,后面的内容再逐步展开。
如果你对 Jetson 和边缘嵌入式开发感兴趣,也欢迎关注我,后面我会持续更新。

Jetson边缘AI开发实战:从硬件选型到YOLO模型部署与优化 边缘计算通过在数据源头就近处理信息,解决了云端AI推理的延迟、带宽和隐私问题,成为物联网和智能设备的关键技术。其核心原理是将计算能力下沉至网络边缘设备,实现实时响应与数据本地化处理。这一技术价值在于为安防、机器人、自动驾驶等场景提供了低延迟、高可靠的AI解决方案。在嵌入式AI领域,NVIDIA Jetson系列平台凭借集成GPU的SoM设计,成为运行复杂深度学习模型的理想选择。本文聚焦Jetson Nano与Orin系列,结合YOLO模型部署与TensorRT优化等热点,详解从系统配置、环境搭建到性能调优的 阅读详情

相关推荐

NVIDIA Jetson边缘AI开发实战:从硬件选型到TensorRT加速部署

边缘AI强调在靠近数据源的设备端完成推理计算,以低延迟、高隐私和数据本地化等优势,成为物联网与智能系统演进的关键方向。实现边缘AI常面临功耗与算力的核心矛盾,NVIDIA Jetson通过GPU异构计算和专用硬件加速,将高算力压缩在几十瓦功耗内,配合TensorRT推理引擎,可实现高效的深度学习模型部署。这种技术栈广泛应用于自动驾驶、机器人、智能安防等场景,也是嵌入式工程师转型AI落地的最佳切入点。本文围绕Jetson平台,从硬件选型与产品线差异出发,梳理JetPack软件环境搭建、YOLOv8目标检测实战

weixin_29193259的博客 273

Jetson边缘嵌入式实战课程第七讲:GStreamer到底是什么,它在Jetson上怎么用

摘要: 本课程第七讲聚焦GStreamer在Jetson上的应用,解析其作为多媒体流水线框架的核心机制。GStreamer通过插件(如nvarguscamerasrc、nvv4l2h264enc等)提供模块化元素,以Pipeline形式串联摄像头采集、格式转换、编解码及显示输出。关键点包括:1) Pipeline由元素(Element)、连接点(Pad)和格式协商(Caps)构成;2) Jetson硬件加速单元(如NVENC/NVDEC)与GStreamer的nv前缀元素一一对应;3) 典型命令如gst-l

Interview_TC的博客 398

边缘AI实战:Jetson与Rockchip选型、Yocto构建及硬件耦合优化

边缘AI并非云端模型的简单迁移,而是受限于功耗、实时性、内存带宽与可靠性的嵌入式系统重构。其核心在于AI模型与底层硬件的深度耦合——从TensorRT层的显存管理、VPI/RGA图像加速驱动适配,到Yocto构建中内核版本与NPU固件的精准匹配。Jetson提供成熟工具链但存在黑盒风险,Rockchip强调自主可控却需直面碎片化挑战;而Yocto作为声明式系统构建框架,本质是工业级确定性的操作系统哲学。本文聚焦实测落地路径,覆盖RK3588、Jetson Orin等主流平台在工业质检、智能巡检等场景中的部署

weixin_34122810的博客 316

Antmicro Jetson Nano Baseboard:开源硬件赋能边缘AI开发新纪元

你是否正在寻找一款功能强大、接口丰富且完全开源的边缘计算平台?Antmicro的Jetson Nano Baseboard正是为满足这一需求而设计的创新硬件解决方案。这款开源基板完美支持NVIDIA Jetson Nano、TX2 NX和Xavier NX系统级模块(SoM),为嵌入式AI和物联网应用提供了坚实的硬件基础。 ## 三大核心优势:为什么选择这款开源基板 ### 全栈开源设计,加速

gitblog_00018的博客 681

NVIDIA Jetson边缘AI开发实战:从硬件选型到TensorRT部署

边缘计算正在重塑AI落地的路径,越来越多深度学习模型推理任务开始从云端迁移到嵌入式设备。NVIDIA Jetson作为嵌入式GPU计算平台,凭借CUDA生态与TensorRT加速引擎,在低功耗、小体积的约束下提供了接近服务器级的AI算力,成为机器人、智能视觉和工业检测等场景的热门选择。理解Jetson的硬件梯度、软件栈(JetPack)以及模型部署流程,是开发者将PyTorch等框架训练好的模型高效推向边缘的关键。本文围绕边缘AI推理的实际工程需求,梳理Jetson平台选型要点、刷机流程、环境配置与常见故障

weixin_30175731的博客 296

Jetson Xavier边缘AI部署实战:从硬件选型到工业落地

边缘计算作为人工智能落地的重要形态,正在工业视觉、智能安防等领域快速普及。以Jetson Xavier为代表的嵌入式AI平台,凭借高算力密度与低功耗特性,成为边缘端部署深度学习模型的主流选择。然而,要将训练好的模型高效运行在边缘设备上,需要理解从PyTorch到TensorRT的模型转换原理,并针对推理引擎做精度与性能的平衡优化。TensorRT通过层融合、FP16/INT8量化等手段,可显著提升推理速度,同时需关注数据解码、预处理等管线优化,才能充分发挥硬件潜力。在实际工业场景中,多路视频流并发、设备可靠

weixin_33806300的博客 392

NVIDIA Jetson AGX Orin 全景解析——边缘计算的高性能选择

NVIDIA Jetson AGX Orin作为旗舰级边缘计算平台,集成12核ARM CPU和2048 CUDA核心GPU,提供275 TOPS AI算力,支持15W-60W动态功耗调节。硬件配备32GB/64GB内存、8K视频编解码和多路MIPI接口,软件生态涵盖JetPack SDK、TensorRT优化及Docker部署。适用于自动驾驶、工业检测和医疗影像等高精度AI场景,支持从原型开发到量产落地的全流程。

Interview_TC的博客 3867

Jetson边缘嵌入式实战课程第五讲:Jetson Secure Boot - 安全启动

摘要: 本文介绍Jetson边缘嵌入式实战课程第五讲——安全启动(Secure Boot)的核心内容。安全启动是Jetson产品化的关键能力,通过硬件级可信链(BootROM→MB1→MB2→UEFI→Kernel)确保系统从启动到运行的全程可信。课程详解PKC(防篡改)、SBK(防逆向)和Fuse(硬件信任根)的分工,分析缺失安全启动可能导致的风险(如Bootloader替换、OTA攻击等),并梳理密钥生成、熔丝烧录等落地步骤。适合关注Jetson量产安全、可信启动及系统防护的开发者。(149字) 关键词

Interview_TC的博客 552

Jetson边缘嵌入式实战课程第四讲:为什么 Jetson 产品化必须掌握 Yocto

摘要:本文介绍了Jetson边缘嵌入式实战课程第四讲关于Yocto定制系统的核心内容。课程指出JetPack+Ubuntu模式虽适合开发但不适合量产,因其存在系统不可控、依赖复杂等问题。Yocto作为构建工具可精确定制系统组件,通过meta-tegra层保留Jetson硬件能力,实现可控、可裁剪的产品化系统。文章详细分析了Yocto在BSP定制、闭源驱动支持、系统裁剪、OTA维护等方面的优势,并强调Yocto SDK能确保开发环境与目标系统的一致性,适合长期产品维护。课程还提供了在Yocto中加入Chrom

Interview_TC的博客 429

CentOS校园网Web Portal认证自动化实战

Web Portal认证是一种基于HTTP重定向与表单提交的强制网络准入机制,其原理是网关劫持未认证流量并跳转至登录页,验证通过后通过Cookie维持会话授权。该技术广泛应用于高校、机场、酒店等场景,核心价值在于细粒度访问控制与用户身份绑定。典型应用包括Linux命令行环境下的校园网接入、无GUI设备的自动联网、以及实验室集群的集中认证管理。本文聚焦CentOS系统,深入解析curl、cookie持久化、动态表单参数提取等关键技术环节,提供可调试、可复现、可工程化的完整认证流水线。

weixin_30522983的博客 263

zemax双透镜公差分析

蒙特卡罗分析: 评估公差的整体影响,模拟过程中产生一系列随机的lens,满足指定的公差,然后再按照标准评估。公差分析,就是在设计了一个理想的系统后,想看看实际生产过程中如果产生公差(误差),系统会坏到什么程度,也就是光学性能受到多大影响。反灵敏度分析:分别对每个公差在性能方面的一个给定的最小允许减少量来计算公差,也就是限制了系统性能的变化,和灵敏度分析方向相反。灵敏度分析对每个公差单独求值,分别计算每个公差操作数的最大、最小、标准值(如上图)所有设计上可能的公差都列出来了。注意要固定透镜的口径。

fendoudecheng的博客 3207

Antmicro Jetson Nano Baseboard:开源硬件赋能边缘AI开发的5大优势

Antmicro Jetson Nano Baseboard是一款专为NVIDIA Jetson Nano、Xavier NX和TX2 NX系统模块(SoM)设计的开源硬件平台,为边缘计算和嵌入式AI应用提供了强大的硬件基础。这个项目完全开源,采用Apache 2.0许可证,让开发者和企业能够自由定制、生产和改进硬件设计。 ## 🚀 项目亮点:为什么选择开源硬件? Antmicro Jets

gitblog_01057的博客 937

解决VMware与Hyper-V/Device Guard冲突的实用指南

本文详细解析了VMware与Hyper-V/Device Guard冲突的根源,并提供了三种实用的解决方案:彻底关闭相关功能、通过启动配置实现选择性引导,以及使用VMware Workstation Pro的Hyper-V兼容模式。指南包含清晰的诊断步骤、操作命令和避坑建议,帮助用户根据自身需求灵活选择,实现虚拟化环境的稳定运行或高效共存。

weixin_29306317的博客 684

Jetson边缘嵌入式实战复盘:从硬件选型到TensorRT部署的完整链路

嵌入式系统开发与边缘AI部署,正成为物联网与智能设备落地的核心技术底座。在资源受限的硬件平台上,如何从零搭建一套可用的视觉推理系统,是开发者普遍面临的关键挑战。本文以NVIDIA Jetson系列设备为主线,系统梳理了从硬件选型、系统烧录、开发环境配置,到GStreamer视频流采集、TensorRT推理引擎构建、YOLOv5模型部署及边缘端大模型落地的全流程。通过真实项目经验与故障排查案例,揭示了边缘设备上内存管理、精度取舍、版本兼容等工程实践要点,并借助SLAM综合项目展示了多模块协同的调试方法论。无论

weixin_29192211的博客 194

【codex教程】Codex 注册和使用教程(2026最新版)

Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程助手,可以帮助开发者阅读代码、修改代码、运行命令、生成测试、排查 bug、做代码审查,也可以在终端、IDE、Codex App 或网页端使用。根据 OpenAI 帮助中心,截至 2026 年 6 月,Codex 已包含在 Free、Go、Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 等 ChatGPT 方案中,但不同套餐的使用额度会有所不同。适合开发者在终端中使用。如果你想在命令行里使用 Codex,可以安装 Codex CLI。

与时俱进,开放共享 2万+

Qt基础之十九:进程与QProcess

进程就是一个程序的执行实例,也就是正在运行的程序。对操作系统来说,进程就是一个担当分配系统资源CPU时间、内存的实体。在Qt 中,我们使用QProcess来表示一个进程。这个类可以允许我们的应用程序启动一个新的外部程序,并且与这个程序进行通讯。当外部程序开始启动时,QProcess的状态为Starting;外部程序已经启动时,QProcess的状态为Running,并发送started()信号;当外部层序退出了,QProcess的状态为NotRunning(初始状态),并发送finished()信号。

草上爬的博客 1万+

Jetson边缘嵌入式实战课程第九讲:Ultralytics YOLO模型实战,从目标检测到实时推理

课程第九讲,Jetson上Ultralytics YOLO模型实战,从概念到实时检测,包括YOLO原理、Ultralytics框架、推理流程、实战代码、参数调节,以及连接第八讲视频流。摘要简洁。</think>本课程第九讲介绍在Jetson上使用Ultralytics YOLO模型实现实时目标检测。内容涵盖AI模型原理、YOLO与Ultralytics关系、推理流程、核心代码及参数调整,强调模型大小与置信度影响,衔接

Interview_TC的博客 339

【WRF安装】完整自动化 WRF-ARW/WRF-Chem 安装脚本(多服务器测试)

【WRF安装】完整自动化 WRF-ARW/WRF-Chem 安装脚本(多服务器测试)

WW、forever的博客 283

嵌入式工程师的边缘AI实战:Jetson、Rockchip与Yocto技术栈解析

边缘AI将推理能力下沉到设备端,在算力、内存、功耗和散热受限条件下实现低延迟、高能效的智能处理。其核心原理在于通过模型量化、算子融合和内存复用减少数据搬运,从而提升每瓦性能。技术价值在于让嵌入式系统具备本地实时决策能力,广泛应用于智能安防、机器人和工业视觉等场景。Jetson与Rockchip提供了不同算力与成本的硬件平台,而Yocto则支撑系统镜像的深度定制。嵌入式工程师的系统级调优与驱动适配能力,成为边缘AI落地的关键。

weixin_33898876的博客 426

【本地部署实战】LM Studio深度使用指南:从环境搭建到模型调优

LM Studio通过极简的操作流程和强大的生态兼容性,让本地部署大模型成为可能。随着M4芯片的发布和CUDA 12.0的优化,未来本地化AI开发将迎来新的爆发点。建议开发者关注官方Discord社区(https://discord.gg/lmstudio)获取最新模型支持信息。

远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享 8749

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

Jetson嵌入式AI开发:硬件感知的边缘部署实战指南

嵌入式AI与边缘AI本质是面向资源受限、环境不可控、延迟敏感场景的智能计算范式。其核心原理在于硬件特性深度耦合软件行为,尤其在Jetson平台体现为SoC级调度、内存控制器约束与专用加速器协同。技术价值在于实现确定性低延迟推理与功耗-性能动态平衡,支撑工业质检、车载ADAS、无人机SLAM等高可靠性场景。本文聚焦Jetson Orin/Nano系列,覆盖Bootloader-Kernel-Rootfs协同、TensorRT引擎构建、VPI/DLA硬件加速调用及热管理可靠性工程,深入解析‘jetson ori

weixin_29169899的博客 191

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

嵌入式工程师转型边缘AI:Jetson与RK3588实战部署指南

边缘AI推理将模型部署从云端下沉到资源受限的嵌入式设备,核心在于模型量化、推理框架选型与异构计算调度。通过INT8量化与TensorRT、RKNN等工具链,可在低功耗下实现实时推理,广泛应用于智能NVR、工业质检与机器人等场景。嵌入式Linux与Yocto系统构建能力成为关键支撑。本文围绕Jetson Orin与RK3588平台对比、模型量化及多路视频流水线设计,梳理从MCU开发延伸至边缘智能设备的完整技术路径与实战经验。

weixin_34080571的博客 386

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

Jetson边缘嵌入式实战:前九讲学习路径与核心知识点全解析

边缘计算将AI推理能力下沉到终端设备,其核心原理是在资源受限的硬件上通过模型转换与推理优化实现低延迟、高能效的本地计算。TensorRT作为关键推理加速引擎,支持FP16、INT8等精度模式,能显著提升Jetson等边缘设备的推理性能。在智能安防、工业质检、机器人等场景中,边缘AI已成为主流部署方案。Jetson Nano YOLOv5部署和Jetson Orin Nano部署Qwen是当前高频搜索的典型应用,前者验证了轻量级目标检测的可行性,后者探索了大模型在边缘设备上的量化与内存管理。本课程前九讲从环境

weixin_34006468的博客 237

Antmicro Jetson Nano Baseboard:开源硬件如何重塑边缘AI开发边界

在边缘计算和嵌入式AI快速发展的今天,开发者面临着硬件选择有限、扩展性不足、成本高昂的多重挑战。Antmicro的开源Jetson Nano Baseboard项目正是为解决这些痛点而生——它不仅仅是一个硬件板卡,更是一个完整的边缘AI开发生态系统。🚀 ## 🔧 设计哲学:从封闭到开放的革命 传统嵌入式开发板往往采用封闭式设计,限制了开发者的创新空间。Antmicro的Jetson Nan

gitblog_01092的博客 709

Jetson边缘嵌入式实战课程第四讲:用 Yocto 定制 Jetson 系统,从开发走向产品化

孙杰联合与非网、贸泽电子推出Jetson边缘嵌入式实战课程,第四讲聚焦产品级系统构建:从JetPack开发转向Yocto定制。针对量产需求,Yocto实现系统裁剪、版本冻结、可重现构建,支持长期维护与OTA升级。课程详解Yocto核心概念(Layer、Recipe、Image等),结合meta-tegra将Jetson底层BSP融入Yocto体系,实现对GPU、Camera、AI组件的统一管理,并通过SDK确保开发与目标系统一致。以Chromium为例演示应用扩展,强调“构建即配置”的产品化思维,助力工业相

Interview_TC的博客 225
上一篇: 一次项目实战总结:把 USB、Type-C、PD Hub、BSP 和应用使用彻底理顺
下一篇: U-Boot PWM 控制实战
嵌入式孙老师
博客等级 码龄7年 5686粉丝 898原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值