Jetson

本文指导如何在Jetson设备上安装CUDA Toolkit以支持Pytorch GPU版和Numba,详细说明了GPIO的配置方法,并提供开启远程桌面的步骤,包括启用桌面共享、配置桌面分享以及VNC服务的设置。

CUDA Toolkit

在 Jetson 安装 Pytorch GPU 版本和 Numba。

  1. 此处安装 Numba 和 CudaToolkit。

  2. 此处下载对应的包并安装。

  3. 也可以在此处 使用对应的 Docker 镜像。

GPIO

GPIO 配置

参考文档,使用命令配置 GPIO PIN 。

sudo /opt/nvidia/jetson-io/jetson-io.py

GPIO Under Linux

开启远程桌面

Enabling Desktop Sharing

修改文件

sudo vi /usr/share/glib-2.0/schemas/org.gnome.Vino.gschema.xml

在最后(</schema> 结束之前)添加一个键

    <key name=
### NVIDIA Jetson 系列产品及其应用 #### 1. Jetson 系列概述 NVIDIA Jetson 系列为边缘设备提供了高性能计算模块,特别适合深度学习、计算机视觉等人工智能(AI) 应用。这些模块集成了GPU和多核CPU,能够进行高效的并行处理,并通过TensorRT库优化深度学习模型推理,实现了高效实时计算[^3]。 #### 2. 主要特性与优势 每个Jetson模组都是一个完整的系统级封装(SOM),包含了GPU、CPU、内存、电源管理单元以及高速接口等多种组件。这种紧凑的设计使得Jetson能够在保持强大性能的同时减少空间占用,非常适合于资源受限环境下的部署需求。此外,Jetson还支持云原生开发和部署工作流程,允许开发者使用最新工具和技术来加速项目进展[^1]。 #### 3. 不同型号介绍 - **Jetson Nano**: 提供入门级别的AI计算能力,适用于教育和个人爱好者; - **Jetson TX1/2**: 中端解决方案,在功耗和性能之间取得了良好平衡; - **Jetson AGX Xavier/Xavier NX**: 高端选项之一,专为复杂任务而设计,例如自动驾驶汽车或工业自动化等领域; 具体来说,Jetson Xavier NX作为一款强大的边缘计算平台,不仅具备出色的图形处理能力和低能耗特点,而且可以广泛应用于无人机、便携式医疗设备、小型商业机器人等多个领域[^4]。 ```python import jetson.inference import jetson.utils net = jetson.inference.detectNet("ssd-mobilenet-v2", threshold=0.5) camera = jetson.utils.videoSource("/dev/video0") # '/dev/video0' for V4L2 display = jetson.utils.videoOutput("display://0") # 'my_video.mp4' for file while True: img = camera.Capture() detections = net.Detect(img) display.Render(img) display.SetStatus("Object Detection | Network {:.0f} FPS".format(net.GetNetworkFPS())) ``` 此代码片段展示了如何基于Jetson平台运行对象检测算法,体现了其在实际场景中的灵活性和易用性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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