Jetson Xavier NX更新Jetpack【含cuDNN、TensorRT】

本文详述了如何将JetsonNX的Jetpack从4.5.1升级至4.6,以获得TensorRT8.x的性能提升。步骤包括更新CUDA和cuDNN、安装OpenCV、配置PyTorch环境、使用miniforge、更换apt-get源以及解决升级后的系统问题。此外,还介绍了升级过程中TensorRT、CUDA和Python包的配置方法。

0 前言

手里的Jetson NX的Jetpack版本为4.5.1 [L4T 32.5.2],其中包含深度学习相关版本:

  • cuDNN:8.0.0.180
  • CUDA:10.2.89
  • TensorRT:7.1.3.0

都算是比较旧的了【2023-06-09】,TensorRT 8的加速能力相较于7又是一个大提升,于是决定给它升升级。

TensorRT的技术文档,通过查看TensorRT Support Matrix 缺点8.x版本支持的CUDA和cuDNN版本。

1 PyTorch环境、OpenCV以及jtop

系统烧录装载

  • 下载系统镜像
    这里下载,选择自己需要的Jetpack版本。
  • 烧录系统
    需要准备一个SD卡并且下载一个格式化软件SD Card Formatter
    软件到这里下载 ,用SD Card Formatter格式化SD卡。
    紧接着我们需要下载,安装并启动balenaEtcher,选择刚才下载的镜像文件,选择SD卡,选择Flash。(烧录过程中出现任何窗口都不要点击,烧录完成后直接拔出SD卡,不要点击任何弹出来的窗口)
  • 安装系统
    将带有系统的SD卡插入Jetson模组中,链接显示器,会自动进入装系统的界面。

CUDA Toolkits验证

nvcc -V

没有则配置路径:

sudo gedit ~/.bashrc

# 添加以下内容
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-
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