NVIDIA ORIN X/ORIN NX ORIN NANO pin脚配置说明

最新推荐文章于 2025-03-07 06:17:12 发布
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文章标签： arm开发 物联网
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NVIDIA  ORIN NX ORIN NANO pin脚配置说明

wms588
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16002.Jetson orin/nano平台gpio配置记录
写给自己的笔记
08-29 1001
Jetson Orin Nano gpio 配置记录
Nvidia Jetson Orin NX（一）开始刷机
qq_38681373的博客
04-03 4661
Jetson Orin NX边缘计算初步探索
jetson NX 官方板卡排针引脚定义
诗筱涵的博客
10-12 6851
jetson NX 官方板卡排针引脚定义NVIDIA Jetson Xavier NX GPIO Header Pinout - JetsonHacks
NVIDIA Orin NX/Nano设备硬盘备份与恢复
tw_fae的博客
06-03 1530
详细介绍ORIN NX/NANO的硬盘系统的备份，给广大开发者提供更好的开发与部署体验
探索高性能AI识别和边缘计算 | NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发套件的全面测评
踏雨歌青春，诗酒趁年华
03-07 9020
本文对NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB开发板进行了详细测评，包括配置解析、YOLOv5物体识别算法实测及与Raspberry Pi 4B和Raspberry Pi 5的横向性能对比。实测表明Orin Nano凭借40 TOPS强大算力和GPU加速优势，推理速度明显领先树莓派系列，更适用于边缘实时AI应用。文中还深入分析了Orin Nano的软硬件生态、功耗优势和实际应用案例，明确其在机器人、自主驾驶和智能监控等领域的突出价值。
英伟达的芯片Orin-X&Thor-X&Thor-X-Super对比分析
weixin_43199439的博客
12-14 1万+
Orin-X、Thor-X和Thor-X-Super分别面向不同复杂度的汽车应用场景，其性能、架构与接口设计均体现了NVIDIA在汽车芯片领域的先进技术。选型需根据实际应用需求综合考虑算力、带宽、功耗与成本。同时，未来技术发展需持续关注内存带宽优化、异构计算架构以及系统可靠性提升。1. ARM Cortex-A78AE 与 ARM Neoverse V2 详细介绍架构特点专为汽车电子和高安全性场景设计。支持锁步执行模式，适合功能安全需求（如 ISO 26262 标准）。具备实时性和确定性。
nvidia orin简介
乐于分享
11-24 1万+
NVIDIA发布的Xavier已经在市场上打拼了好几年了，同行竞争者一直在追赶、力图超越，Xavier也在应用中出现了一些问题，NVIDIA也该把Orin这个新武器揭开面纱了。虽然去年的GTC上有一些信息发不出来，但是还是犹抱琵琶半遮面的感觉，对于几年的GTC，关于Orin还是有很多的期待的。 一、引言 随着智能网联汽车大会的召开，智能网联汽车技术路线图2.0发布，智能汽车技术的发展方向更趋清晰，“三横两纵”中车辆关键技术作为智能汽车功能实现的承载基础，智能计算平台的开发尤为重要。 智能计算平台核心的
NVIDIA ORIN配置Pytorch和Torchvision
weixin_44604409的博客
08-17 2170
在NVIDIA AGX ORIN平台配置Pytorch-v2.1.0和torchvision-v0.15.2，已成功。
Nvidia Jetson Orin NX（一）
weixin_43238102的博客
04-17 4339
网上现在有一些orin nx的教程都是用sdkmanager刷系统的，但是不知道为什么我的orin nx用sdkmanager一直是failed。只好去nvidia developer找一些解决办法。折腾了几天，其实并不难，记录一下也供大家学习探讨。所需的软件与文件已上传百度网盘07kg可以先下载下来。百度网盘中存的是35.2.1版本的系统，因为板子买的比较早，装35.3.1的话后面nvidia-jetpack装起来会有问题。等英伟达官方修复了应该就没有问题了，后面大家可以自行更新。
Jetson-Orin-NX-and-Orin-Nano-series-Pinmux-Config-Template.xlsm
最新发布
03-14
Jetson_Orin_NX_and_Orin_Nano_series复用接口表格，模块引脚名称和编号、SoC pin名称、Verilog pin名称。
ORIN NANO/ORIN NX 40 PIN介绍
tw_fae的博客
05-29 2171
Orin Nano/Orin NX使用40PIN介绍
Jetson-AGX-Orin-Series-Pinmux-Config-Template-1.5.xlsm
06-19
Nvidia Jetson AGX orin Pinmux 配置表
Nvidia Jetson Orin NX（二）配置环境
weixin_43238102的博客
04-22 3838
上一期讨论了一下orin nx装系统，这期水一下如何配置系统环境。
NVIDIA Jetson Orin Nano性能跃升80倍
yu198991的博客
03-25 1933
无论是部署边缘AI应用的工程师，还是构建新一代智能机器的机器人操作系统(ROS)开发者，这一前所未有的性能和多功能性，将使更多的客户创造出曾经看起来不可能的商品，并使其商业化。AGXOrin开发者套件开发适用于OrinNano系列的应用，从今天开始，客户就可以使用AGXOrin开发者套件开发，并且可以灵活地设计一个系统来支持多个Jetson模块，并且可以轻松地扩展其应用。结合OrinNano强大的硬件性能，最新的NVIDIAIsaac™该软件的增强功能给机器人专家带来了前所未有的性能和生产力。
NVIDIA ADAS：详解主流车规级英伟达Orin芯片
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CV_Autobot的博客
01-09 2万+
作者|thatway1989 编辑|OS与AUTOSAR研究点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文目前Orin订单火爆，上汽的R和智己，理想L9、蔚来ET7、小鹏新一代P7，威马M7、比亚迪、沃尔沃XC90，还有自动驾驶卡车公司智加科技，Robotaxi等众多明星企业Cruise、...
三、NVIDIA Jetson Orin开发板-GPU加速
weixin_45743760的博客
05-24 1251
在‘/etc/systemd/system/’下创建‘SVDD-Python-master.service’服务文件。2.3、安装依赖库OpenBLAS（它是一个高性能的线性代数库，pytorch依赖他进行数值计算）Ubuntu操作系统安装在一个NVMe固态硬盘（/dev/nvme0n1p1）上。1.4 检验cuda版本，显示版本信息即安装成功。3、创建‘systemd’服务单元文件。确保项目目录及其文件的所有权和权限正确。2、创建启动脚本‘run.sh’4、设置文件权限和所有权。2、pytorch安装。
Nvidia Orin刷机保姆级教程
littleleafboy的博客
04-14 3250
使用Orin有段时间了，现在记录一下Orin设备刷机流程，方案一可以通过官方的SDKManager来刷机，方案二采用离线文件通过命令行刷机，本文着重讲解方案二。
英伟达发布的系统级芯片orin
usstmiracle的博客
07-22 4115
TensorRT是用于深度学习推理的运行时库（Runtimelibrary）和优化器（Optimizer），可提供更低的延迟（Latency）和更高的吞吐量（Throughput），即通过模型量化、融合内核节点（Fusingnodesinakernel）和选择最佳数据层和算法（Bestdatalayersandalgorithms）来优化GPU内存和带宽（Memoryandbandwidth）的使用。“Orin”是亚特兰蒂斯神话第一任统治者，海王Altan的儿子。...
jeston orin nano
01-25
### NVIDIA Jetson Orin Nano 产品介绍 #### 特性和规格 NVIDIA Jetson Orin Nano 是一款专为加速入门级边缘 AI 应用而设计的开发者套件。该模块在性能和效率方面表现出色，适用于机器人和其他自主机器的应用场景[^2]。 #### 性能对比 与前代产品相比，Jetson Orin Nano 提供显著提升的计算能力和更高的能源效率。具体而言，在处理复杂的人工智能任务时，Orin Nano 显示出了超越其前辈的强大能力[^1]。 #### 主要组件 - **处理器**: 集成了 NVIDIA Ampere 架构 GPU 和多核 CPU 复合体。 - **内存配置**: 可选配 8GB LPDDR5 RAM 或更高版本。 - **存储选项**: 支持 microSD 卡扩展外部存储空间。 - **连接性**: - USB Type-C 接口用于供电及数据传输。 - HDMI 输出支持高分辨率显示设备接入。 - Gigabit Ethernet 网络端口提供稳定有线联网体验。 - 内置 Wi-Fi 控制器实现便捷无线通信功能. #### 软硬件集成 除了强大的硬件基础外，Jetson Orin Nano 还兼容 NVIDIA 的全系列软件工具链和服务生态体系，包括但不限于 CUDA-X AI、TensorRT 等高效开发框架；这使得基于此平台构建高性能AI应用变得更加容易且迅速。 ```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())) ```
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