Jetson Nanoのセットアップメモです。(作成中)
準備するもの
本体の他にSDカード、ACアダプタなどが必要です。
- Jetson nano 本体
- Fan (32x32 mm, 4-pin PWM)
- 5V, 40x40x20mm 4-pin PWM, https://noctua.at/en/nf-a4x20-5v-pwm
- (?) https://www.marutsu.co.jp/pc/i/4836/
- (?) https://www.sengoku.co.jp/mod/sgk_cart/detail.php?code=EEHD-58TZ
- Micro SD card (16GB以上 UHS-1)
- Samsung EVO Plus (MB-MC32GA/ECO)
- 5V AC adopter (2A以上)
- https://www.adafruit.com/product/1995
- MicroUSB http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-12001/
- DC(3A 5.5mm,2.1mm) http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-08311/
- DC(4A 5.5mm,2.1mm) http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-06238/
- WiFiアダプター
- Edimax EW-7811Un
- Camera
- Raspberry Pi Camera Rev. 2.1 http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-10518/
- HDMI monitor
- Keyboard
- ケース(3Dプリンター)
SDイメージのダウントードと書き込み (Ubuntu 16.04 ホストの場合)
Jetson Nano Developer Kit SD Card Image を
https://developer.nvidia.com/embedded/downloads
からダウンロード。MicroSDをPCのスロットにセット。
$ dmesg
[5015979.433182] mmc0: cannot verify signal voltage switch
[5015979.561852] mmc0: new ultra high speed SDR104 SDHC card at address 0001
[5015979.562503] mmcblk0: mmc0:0001 EB1QT 29.8 GiB
[5015979.564700] mmcblk0: p1
この場合は mmcblk0 で自動でマウントされる。アンマウントしてから、イメージを書き込み。書き込みにはしばらくかかります。
$ /usr/bin/unzip -p ~/Downloads/jetson-nano-sd-r32.1-2019-03-18.zip | sudo /bin/dd of=/dev/mmcblk0 bs=1M status=progress
12867469312 bytes (13 GB, 12 GiB) copied, 387.002 s, 33.2 MB/s
0+174238 records in
0+174238 records out
12884901888 bytes (13 GB, 12 GiB) copied, 455.262 s, 28.3 MB/s
起動
- モニター、キーボード、マウスを接続して。ACアダプタを接続。
- 起動画面で、EULA同意、言語選択(英語)、KB選択(US)、タイムゾーン選択(日本)
- DesktopがUnityだとうまく起動できないので、Ubuntuで起動 (パスワード入力の下の設定アイコンから選択)
- 緑のバックグラウンドのデスクトップが表示されればOK
JetPack, TensorRTのデモ実行
JetPackは導入済みなので、jetson-inference をソースからビルドする。 https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/building-repo.md に記載されている方法で問題なく動作。 クロックノーマルでもかなりヒートシンクが熱くなるのでファンは付けたほうが良い。
その他
TBD
参考
- Getting Started With Jetson Nano Developer Kit
- Nvidia Jetson Nano
- Getting Started with the NVIDIA Jetson Nano Developer Kit
- Google Coral Edge TPU vs NVIDIA Jetson Nano: A quick deep dive into EdgeAI performance