JETSON ORIN NX

资料

Jetson Orin NX

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基本信息 分类： Nvidia Jetson模块 {{{userDefinedInfo1}}}： {{{userdefinedvalue1}}} {{{userDefinedInfo2}}}： {{{userdefinedvalue2}}} {{{userDefinedInfo3}}}： {{{userdefinedvalue3}}} 品牌： NVIDIA

功能简介 特性 小型AI计算机 GPU 搭载 32 个 Tensor Core 的 1024 核 NVIDIA Ampere 架构 GPU CPU 6 核 Arm® Cortex®-A78AE v8.2 64 位 CPU 1.5MB L2 + 4MB L3/8 核 Arm® Cortex®-A78AE v8.2 64 位 CPU 2MB L2 + 4MB L3 内存 8GB 128 位 LPDDR5，102.4GB/s/ 16GB 128 位 LPDDR5，102.4GB/s ' 无特性，不解释 接口

相关产品 ♦ {{{Product1}}} ♦ {{{Product2}}} ♦ {{{Product3}}} ♦ {{{Product4}}} ♦ {{{Product5}}} —— 类目1 —— ♦ 类目1 列表1 ♦ 类目2 列表2 ♦ 类目3 列表3 ♦ 类目4 列表4 ♦ 类目5 列表5

简介

模组

NVIDIA® Jetson Orin™ NX 模组算力高达 100 TOPS，性能是上一代产品的 5 倍，适用于多个并发 AI 推理管道，此外它还可以通过高速接口连接多个传感器，因此可为新时代机器人提供理想的解决方案。Jetson Orin NX 模组极其小巧，但可提供高达 100 TOPS 的 AI 性能，功率可在 10 瓦到 25 瓦之间进行配置。此模组的性能可高达 Jetson AGX Xavier 的 3 倍、Jetson Xavier NX 的 5 倍。 目前有两个内存版本可供 用户选择，分别为8GB和16GB,两者参数稍有不同，选择前请先留意参数。

基础套件

Jetson Orin NX 8GB/16GB DEV KIT基于 Jetson Orin NX 核心板设计，搭配 JETSON-IO-BASE-B 底板，提供 M.2、HDMI、USB 等更多丰富的接口，方便用户更好的发挥产品的性能。 按照核心板版本设置两个套件，无内置存储模块，可提供高达 70/100 TOPS 的 AI 性能。搭配 128 GB NVMe 固态硬盘，高速读写，满足大型 AI 开发项目的需要。

A套餐

套餐 A 是由基础套件搭配 800 万像素 (3280×2464) 高清摄像头组成，适用于人脸识别、道路标识线识别和车牌识别等人工智能应用。

B套餐

套餐 B 是在套餐 A 的基础上，增加了 13.3 英寸电容触控屏 (带外壳)，1920×1080 分辨率，支持 10 点触控，内置高保真喇叭，搭配摄像头使用可以实时显示拍下来的图像，实现更多人机交互的人工智能操作。

JETSON-IO-BASE-B底板使用说明

• 烧录系统需要用到Ubuntu 18.04主机或虚拟机

器材准备

1. Jetson Orin NX主板和JETSON-IO-BASE-B底板。
2. Ubuntu18.04 虚拟机（或电脑主机）。
3. 电源适配器。
4. 跳线帽（或杜邦线）。
5. USB 数据线（Micro USB接口，可传输数据）。

硬件配置(进入recovery 模式)

• 用跳帽或者杜邦线短接FC REC和GND引脚，位置如上图，位于核心板底下
• 连接DC电源到圆形供电口， 稍等片刻
• 用USB线（注意要是数据线）连接Jetson主板的Micro USB接口到Ubuntu主机

安装系统

1. unbuntu虚拟机或者主机打开终端，新建文件夹

   sudo mkdir sources_orin
   cd sources_orin 

2. 下载路径

   https://developer.nvidia.com/downloads/jetson-linux-r3521-aarch64tbz2
   https://developer.nvidia.com/downloads/linux-sample-root-filesystem-r3521aarch64tbz2

   将资源包移到文件夹，并解压(实际操作的时候，请尽量用tab按键自动补齐指令)
   

   sudo mv ~/Downloads/jetson-linux-r3521-aarch64tbz2 ~/sources_orin/            
   sudo mv ~/Downloads/linux-sample-root-filesystem-r3521aarch64tbz2 ~/sources_orin/  

3. 解压资源

   sudo tar -xjf Jetson_Linux_R35.2.1_aarch64.tbz2 
   cd Linux_for_Tegra/rootfs/       
   sudo tar -xjf ../../Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R35.2.1_aarch64.tbz2 
   cd ../
   sudo ./apply_binaries.sh  (若出现报错按提示操作，再重新输入该指令)    
   

4. 烧录系统，如有报错请按照提示操作，再运行下面的指令
   Jetson Orin NX + Xavier NX Devkit (NVMe):

   sudo ./tools/kernel_flash/l4t_initrd_flash.sh --external-device nvme0n1p1 \
     -c tools/kernel_flash/flash_l4t_external.xml -p "-c bootloader/t186ref/cfg/flash_t234_qspi.xml" \
     --showlogs --network usb0 p3509-a02+p3767-0000 internal
   

JETSON-ORIN-IO-BASE底板使用说明

• 烧录系统需要用到Ubuntu 18.04或22.04的主机或虚拟机

器材准备

1. Jetson Orin NX主板和JETSON-ORIN-IO-BASE底板。
2. Ubuntu18.04或ubuntu 20.04 虚拟机（或电脑主机）。
3. 电源适配器。
4. 跳线帽（或杜邦线）。
5. USB 数据线（type C接口，可传输数据）。

硬件配置(进入recovery 模式)

• 用跳帽或者杜邦线短接FC REC和GND引脚，位置可参考上图，位于核心板底下
• 连接DC电源到圆形供电口， 稍等片刻
• 用USB线（注意要是数据线）连接Jetson主板的type C接口到Ubuntu主机

软件配置

• 打开ubuntu系统，打开浏览器下载SDK Manager
  
• 下载完成后，我们进入下载路径Downloads进行安装，终端输入：
  

sudo dpkg -i sdkmanager_1.6.1-8175_amd64.deb（根据自己的版本输入）

• 安装完成后，系统可能会报错找不到依赖文件，输入以下命令解决此问题。

sudo apt --fix-broken install

• 打开Ubuntu电脑终端，运行SDK Manager打开软件。
• 点击LOGIN，登录NVIDIA账号，会在浏览器弹出链接，输入前面注册邮箱和密码登录进去。
  
• 此时我们就成功登录SDK Manager
  

安装系统

• 打开ubuntu电脑终端，运行sdkmanager打开软件
• 登录账号
• 如果Jetson 主板有被正常识别到如下图，如果已连接没显示，请点击refresh

• 开发板类型选择Jetson Orin NX 选项，16GB版本和8GB版本根据实际情况选择（如果你使用的是官方套件, 选择developer Kit）
• 在JetPack选项中，选择支持的最新系统即可，不勾选其他的SDK， 然后点击Continue

• 选择Jetson OS， 并将Jetson SDK Components的选项去掉。勾选最下方的第一个协议

• 最后点击Continue 等待烧录完成即可。
  1. 这里会默认选择开发板类型。 注意前面选择开发板类型的时候不要选择错误。
  2. 这里选择Manual Setup-Jetson ... (不同主板后缀提示不同)
  3. 这里可以选择runtime或者preconfig， 选择runtime的话，后续需要自己手动配置系统（用户名，密码，语言等）， 选择preconfig，可以填入用户名和密码（可以自己定义），会在启动过程中自动配置主板

• 烧录完成之后如下图，去掉底板的跳帽，接入显示器，重新上电，按照提示进行开机配置（如果是设置的pre-config， 上电后直接进入系统）。

SDK安装

Jetpack主要包括系统镜像,库，APIs,开发者工具,示例和一些文档。
SDK里包含TensorRT、cuDNN、CUDA、Multimedia API、Computer Vision、Developer Tools。

• TensorRT ：用于图像分类、分割和对象检测神经网络的高性能深度学习推理运行,它加快了深度学习推理的速度，并减少了卷积和反卷积神经网络的运行时内存占用。
• cuDNN ：CUDA深度神经网络库为深度学习框架提供高性能原语,它包括对卷积、激活函数和张量变换的支持。
• CUDA ：CUDA工具包为构建 GPU 加速应用程序的 C 和C++开发人员提供了一个全面的开发环境。该工具包包括用于 NVIDIA GPU 的编译器、数学库以及用于调试和优化应用程序性能的工具。
• ultimedia API ： Jetson Multimedia API为灵活的应用程序开发提供了低级 API。
• Computer Vision ：VPI（视觉编程接口）是一个软件库，提供在PVA1（可编程视觉加速器）、GPU和CPU上实现的计算机视觉/图像处理算法，其中OpenCV是用于计算机视觉、图像处理和机器学习的领先开源库，现在具有用于实时操作的 GPU 加速功能，其中VisionWorks2是一个用于计算机视觉（CV）和图像处理的软件开发包。
• Developer Tools ：Developer Tools CUDA工具包为构建GPU加速应用程序的C和C++开发人员提供了一个全面的开发环境。该工具包包括用于NVIDIA GPU的编译器、数学库以及用于调试和优化应用程序性能的工具。

以上是SDK的部分功能。

使用指令安装SDK

sudo apt update
sudo apt install nvidia-jetpack

FAN

安装jtop

sudo apt install python3-pip
sudo pip3 install jetson-stats
sudo reboot

开机后输入

jtop 

最大化窗口鼠标选择6CTRL，鼠标选择profiles里的mannual选项，然后点击speed旁的[+]号调节风扇风力.

NVIDIA官方资料

• Jetson开发使用说明
• Jetson下载中心
• 资料下载链接
• SDK Manager 下载链接
• Jetson Orin NX Series 数据手册 V1.0

技术支持

联系人：张工
邮箱：3004637648@qq.com
QQ：3004637648
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说明：进行售后服务前，请准备好客户信息（定货单位、定货人等），以供验证