Jetson nano-查看gpu的使用情况

最新推荐文章于 2025-04-03 00:00:00 发布
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#jetson nano #gpu #jetson-stats 

# 安装
sudo -H pip install jetson-stats
# 运行
sudo jtop
Jetson Nano 安装 TensroFlow-GPU版 安装调试笔记
tangyihao1983的专栏
05-13 956
一、前言 时下火热的AI浪潮，似乎商品都需挂钩AI这名词，作为边缘计算类产品的JetsonNano是货真价宜人工智能产品，JetsonNano具备Maxwell128核心的GPU和4核心 ARM A57的CPU，可运行Ubuntu(Linux for Tegra，L4T)，浮点运算能力为472GFLOPS(FP16)，官方给出的功率为10W，如此功率和算力已经相当可观，对比其它厂商的板卡可谓一枝独秀。GPU、TPU、CPU等计算类产品相关介绍请点击我了解。 JetsonNano可以用来干嘛？若仅仅用来跑控
jetson_nano-opencv.zip
07-04
本文将深入探讨如何在Jetson Nano上安装并使用OpenCV 3.4.10。 1. **Jetson Nano简介** Jetson Nano是NVIDIA推出的一款小型化、高性能的AI开发板，旨在推动嵌入式人工智能的发展。它配备四核ARM Cortex-A57处理器...
Jetson查CPU/GPU等的占用情况——jtop的安装和使用
u014374826的博客
07-02 4635
安装JTOP查看可查CPU等的占用情况。
Jetson Xavier NX 查看GPU等信息
最新发布
书山有路网络为径，学海无涯编程作舟
04-03 416
Jetson Xavier NX 查看GPU等信息
又见PTX，烤机神器Jetson GPU Burn实测
darcsdn
03-31 240
jetson核心板测试gpu的应用程序需要考虑多程序占用gpu时的影响及gpu满负荷时温度的变化，影响着硬件、功耗、散热设计，如下为gpu的一个烤机程序烤机脚本如下，使用stress压测8核，使用gpu_burn 跑满 gpu。
【智能硬件】Jetson查看GPU显存——jetson-stats
梦想是要有的，万一实现了呢！
07-12 3037
这个命令尽量使用系统环境的python，先安装python3 安装jetson-stats 使用命令查看显存
Jetson Nano查看CPU\GPU\内存使用率
biubiubiu617的博客
08-13 1万+
Jetson Nano查看CPU\GPU\内存使用率 jetson nano 虽然是ubuntu系统，但不能使用nvidia -smi来查看CPU和GPU的使用情况 总结解决办法： 1.jetson-stats状态查看器 相关链接： http://www.gpus.cn/gpus_list_page_techno_support_content?id=102 安装命令： 命令：sudo -H pip3 install jetson-stats 更新版本 命令：sudo -H pip3 install -U
Jetson Orin Xavier GPU/CPU资源使用情况 核心温度(tegrastats)
有这时间是不是可以看两页书的博客
06-13 2552
在使用 Jetson 设备进行各种应用（如深度学习推理、计算机视觉等）时，监控系统资源的使用情况是非常重要的。本文将介绍如何使用 tegrastats 工具监控 Jetson 设备的 GPU、CPU、内存等资源的使用情况，并解释各项输出数据的含义。tegrastats 是 NVIDIA 提供的一个命令行工具，用于实时监控 Jetson 设备的系统资源使用情况。它可以显示 CPU、GPU、内存、电源消耗和温度等详细信息。
算法部署-在Jetson-Nano上使用deepstream部署ONNX模型-附项目源码-优质项目实战.zip
05-08
在这个优质项目实战中，我们将探讨如何在Jetson-Nano开发板上使用DeepStream SDK来部署一个基于ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的深度学习模型。这个实践过程涵盖了多个关键知识点，包括硬件平台的选择、...
jetson-nano-datasheet.pdf
08-29
1. **Maxwell GPU**: Jetson Nano搭载了一个128核的Maxwell架构GPU，支持OpenGL 4.6、OpenGL ES 3.2、Vulkan 1.1和CUDA技术。GPU的最大操作频率为921MHz，能够提供高达512GFLOPS的浮点运算性能（在半精度浮点运算下...
jetson-nano-devkit-datasheet.pdf
03-25
JETSON NANO的核心硬件特性包括一个128核心的NVIDIA Maxwell™ GPU和一个四核ARM® A57 CPU，以及4GB的64位LPDDR4内存，这些硬件配置为现代AI工作负载提供了前所未有的尺寸、功耗和成本效益。此外，它支持高达10/100...
Jetson查看GPU显存信息
百鸣的专栏
05-09 2910
然后运行jtop命令即可，jetson xavier nx 的查看命令并不是nvidia-smi，所以运行nvidia-smi并没有效果！总结：利用此工具可以查看监控gpu的使用情况和gpu卡的温度，测试编解码性能！
JETSON NANO 查看GPU使用率
broliao的博客
03-17 4365
参考https://cloud.tencent.com/developer/article/1151491 1.下载matplotlib sudo apt-get install python3-matplotlib 2.下载项目 git clone https://github.com/jetsonhacks/gpuGraphTX 3.运行 cd gpuGraphTX python3 gpu...
Jetson Nano 入坑之路 ---- （5）硬件状态查看
星羽空间
08-04 3697
我们常常需要查看一下 CPU/GPU的使用情况、硬盘的使用情况 等等，本小节就来说说怎么查看这些信息。 1、通过 Jetson-stats 资源管理器 安装 Jetson-stats sudo pip3 install jetson-stats 进入查看 sudo jtop 2、查看功率模式 查看功率模式 sudo nvpmodel -q 功率设置方法 10w模式： sudo nvpmodel -m 0 5w模式： sudo nvpmodel -m 1 ...
nvidia jetson xavier NX平台查看硬件信息
mushroom_tom的博客
01-27 3794
1、安装jetson stats，在开发板终端输入如下命令 sudo -H pip install jetson-stats 2、安装完成后使用命令查看 sudo jtop 即可查看CPU和GPU信息
NVIDIA查看CPU、内存、GPU、DLA使用情况
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ZONGXP的博客
05-10 4万+
nvidia 硬件使用情况查询，包括 jetson 设备和 dgpu 设备
Jetson 系统监视程序Jtop（CPU/GPU/MEM...)
cau_weiyuhu的博客
11-26 3812
介绍 Jetson 系统监视程序Jtop
Jetson nano配置jtop和nvidia-smi高级使用教程
q839039228的博客
08-11 7309
jeston安装jtop和nvidia-smi的使用
jetson nano 查看基本信息
Dennis-Chen的博客qN@&cVw)6M#a
06-22 2365
jetson nano 查看基本信息
jetson nano下载onnxruntime-gpu
02-17
### Jetson Nano 上安装 ONNX Runtime GPU 版本 对于希望在 NVIDIA Jetson Nano 设备上运行基于 GPU 加速的机器学习推理应用而言，直接通过 `pip` 安装官方发布的预构建二进制文件可能遇到兼容性问题，因为这些包通常不包含针对 ARM 架构（特别是 aarch64）优化的内容[^2]。 #### 方法一：使用 elinux 提供的预编译轮子 一种较为简便的方式是从专门面向 Jetson 平台维护的资源库获取已经适配好的 whl 文件。例如，在 eLinux 组织下的 Jetson Zoo 页面提供了多种框架和工具链的支持，其中包括不同版本号的 ONNX Runtime 轮子可供选择下载并离线安装[^5]。 #### 方法二：自行编译适合本地环境的 ONNXRuntime 库 如果需要更灵活地定制化功能集或是追求最佳性能表现，则可以考虑按照微软开源项目中的指导说明来手动编译适用于特定硬件平台的目标程序。这涉及到设置合适的开发环境以及调整 CMakeLists.txt 来指定必要的选项以启用 CUDA 支持等功能特性[^3]。 ```bash git clone --recursive https://github.com/microsoft/onnxruntime.git cd onnxruntime ./build.sh --config Release --use_cuda --cuda_version=10.2 --cudnn_home=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/ --cmake_extra_defines CUDNN_HOME=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/ ``` 完成上述过程之后将会得到一个能够充分利用 Jetson Nano 内置图形处理器能力来进行高效计算操作的 Python 扩展模块。
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