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Jetson TX1 の初期設定

はじめに

Deep Learningの勉強とGPUの性能評価のためにJetson TX1を購入しました。
( Amazonの商品ページ: Jetson TX1開発キット )
以下に私の初期設定内容を記載します。
overview.jpg

JetPackを用いたセットアップ

Jetson TX1に対しホストPCからJetPack2.3を用いてインストールする。
(ホストPCとしてWindows10とデュアルブートさせた64bit版Ubuntu14.04LTSを使用)

参考リンク: JetPackを用いたセットアップ

タイムゾーンの設定

「System Settings->Time & Data->Location->Tokyo」を選択

キーボードレイアウトの変更

1.System Settings->Keyboard」を選択
1.png
2.TextEntryをクリック
2.png
3.「+」マークをクリック
3.png
4.Japneseを選択
4.png
5.English(US)を削除
* English(US)をクリック
* 「-」ボタンをクリック
* Japneseだけになっているかを確認
5.png
7.日本語レイアウトになっているかを確認
* 「"」や「*」がキーボード通りに打てるかを確認

SDカードの内蔵ドライブ化

内蔵eMMCの(個人的な)問題点

JetPack2.3によるOSアップデートとCUDA環境のインストールのみで、eMMCを9.5GB使用している(残り4.4GB)。
eMMCだけで運用するのは無理がありそうなので、外付けSDカードを使用することにしました。
(お金に余裕がある人はSSDの方が無難だと思います)
(CUDAのサンプルを削除すれば1GB程度余裕ができる?)
DSC_0134.JPG

SDカードの下準備

使用したのはAmazonで購入した東芝のmicroSDXC 64GB
( Amazonの商品ページ: 東芝 microSDXC 64GB )
SDカードを挿入すると自動で認識されるので、フォーマットを実行する。
フォーマットはSDカード認識後にSDカードのアイコンを右クリックし「Format」。
4.png
ここではフォーマットタイプとしてExt4を選択しました
DSC_0135.JPG

SDカードのマウント

  1. マウント先のディレクトリを作成
    • ターミナルにて「sudo mkdir /mnt/sd64」を実行する
    • (ディレクトリ名「sd64」は任意)
  2. SDカードのデバイスファイル名を取得
    • ターミナルにて「fdisk -l」を実行する
    • 私の環境では「/dev/mmcblk1p1」として認識されていたので、以下この名称で進めます。
  3. SDカードをマウント
    • ターミナルにて「sudo mount /dev/mmcblk1p1 /mnt/d」を実行する。
  4. SDカードがマウントされたかを確認
    • ディレクトリ「/mnt/sd64」を右クリックし、propertyを表示しSDカードの容量と同じかを確認する。
    • (もしくはSDカードに保存されたファイルが表示されるかを確認する)
  5. 起動時にマウント
    • ルート権限で「/etc/rc.local」を編集する
    • (例)ターミナルで「sudo nano /etc/rc.local」を実行する
/etc/rc.local
if test -b /dev/mmcblk1p1; then
 echo -n "Mounting SD memory"
 sudo mount /dev/mmcblk1p1 /mnt/sd64
 check_status
fi

参考リンク: Linuxでのマウントに必要なコマンド
参考リンク: 起動時にマウントする方法

おわりに

以上、Jetson TX1の初期設定の一例を紹介しました。
今後、QiitaにてJetson TX1を用いたDeep Learningの事例やGPUの性能評価の結果を載せていきたいと考えています。

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