Nvidia Jetson Xavier NX开发板利用jetpack进行cuda、cudnn配置

本文详细指导了在Ubuntu系统上,没有CUDA和CUDNN基础情况下安装Jetpack的步骤,包括查询系统版本、设置Jetpack源、安装Jetpack、配置CUDA环境变量以及检测CUDNN安装是否成功,解决遇到的问题如FreeImage.h编译错误。


本方法适用于已经装好机了,有Ubuntu系统了,开机桌面能看到NVIDIA大眼了,但是去到 /usr/local/中一看根本没有cuda、cudnn,也就是没有安装jetpack的情况下,应该怎么办。目前全网相关资源较少,走了很多弯路,在这里总结一下留给后人,也算是全网首发了。

怎么知道你属于上面这种呢?很简单,输入nvcc -V,看有没有版本输出,如果没有,那就说明cuda编译器没配置好,有两种情况,安装了没设置环境变量,或者根本就没安装。如果是前者,那么可以编辑~/.bashrc,加入下面这两行然后source一下就可以了。

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 

那如果你根本没安装,加入这个也是白搭,nvcc -V也不能输出版本。可以去/usr/local/里看,没有上面cuda这个文件夹的。

1、安装

NVIDIA Jetson Xavier NX Module 8G 是一款高性能的嵌入式计算模块,专为边缘计算和人工智能应用设计。以下是关于如何使用该模块的指南和入门教程。 ### 系统设置与环境搭建 在开始使用 Jetson Xavier NX Module 8G 之前,首先需要进行系统设置和环境搭建。Jetson Xavier NX 默认系统是 Ubuntu 18.04 LTS,对应源关键字为“bionic”。由于其 CPU 架构是 arm64,因此在选择镜像路径时需要注意路径为 `xxx/ubuntu-ports/` [^3]。 为了确保系统的稳定性和性能,建议使用 JetPack SDK 进行系统烧录和配置JetPack 包含了所有必要的驱动程序、库和工具,能够简化开发过程。您可以参考相关文档进行详细的系统设置和环境搭建 [^1]。 ### CUDAcuDNN 配置 Jetson Xavier NX Module 8G 支持 CUDAcuDNN配置,这对于深度学习和高性能计算应用至关重要。CUDA 版本通常为 10.2,而 cuDNN 版本则为 8.0.0.180 [^5]。配置这些库时,需要确保安装的版本与 JetPack 版本兼容。 ### Ubuntu、pip 和 Conda 换源 为了加快软件包的下载速度,可以考虑更换 Ubuntu 的软件源。对于 pip 和 conda 用户,也可以选择使用国内的镜像源。Miniforge 是一个轻量级的 conda 发行版,适合在 Jetson 设备上使用。安装 Miniforge 后,可以通过配置 `.condarc` 文件来指定镜像源 [^1]。 ### 使用 jtop 监控系统资源 jtop 是一个用于监控 NVIDIA Jetson 设备上 GPU、CPU 和内存使用情况的工具。通过 jtop,用户可以实时查看系统的运行状态,并进行性能调优。安装 jtop 后,可以通过命令行启动它并查看详细的系统信息 [^5]。 ### 开发板手册与技术支持 如果您是初次接触 Jetson Xavier NX 开发板,建议查阅官方提供的开发板手册。该手册详细介绍了硬件规格、接口功能、安装步骤和技术支持等内容,是开发者、工程师和技术爱好者的必备工具 [^2]。 ### 环境烧录与虚拟环境配置 在进行环境烧录时,可以使用 VMware Workstation 创建一个 Ubuntu 虚拟环境,以便进行开发和测试。这有助于隔离开发环境,避免对主机系统的干扰 [^4]。 ### 示例代码 以下是一个简单的 Python 脚本,用于检查 Jetson Xavier NX 的基本信息: ```python import jetson.inference import jetson.utils # 获取 Jetson 设备的信息 jetson_info = jetson.utils.cudaDeviceQuery() print(jetson_info) ``` ###
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