Будьте на шаг впереди: часто задаваемые вопросы об использовании комплекта разработки NVIDIA Jetson Orin Nano

Вопрос: Функция вывода комплекта разработки Orin NANO

отвечать:

Вопрос: Могу ли я использовать несущую плату комплекта разработки Jetson Orin Nano с модулем Jetson Xavier NX (16 ГБ, 8 ГБ)? Если нет, то почему?

О: Эти старые модули не поддерживаются новой несущей платой комплекта разработки Orin Nano. Мы не проводили никаких проверок и не планируем это делать.

Вопрос: Можно ли использовать порт отладки Orin Nano 8 ГБ как обычный порт UART? Моя специальная плата использует UART2 для управления микроконтроллером (STM32), но он не работает. Мне сказали, что его можно использовать только как порт отладки, а не как обычный порт UART. Действительно?

Ответ: Вы пытаетесь использовать UART1 (/dev/ttyTHS0) для связи с вашим MCU? Используйте отладочный UART как обычный UART. Это можно сделать в следующие два этапа:

1. Отключите комбинированную функциональность UART.
2. Настройте его как обычный UART.

Это можно сделать путем изменения дерева устройств и связанных файлов, но мы не проверяли этот вариант использования и не можем гарантировать производительность в этом случае.

Вопрос: Я столкнулся с проблемой, и для моего проекта требуется CUDA 10.2. Я попробовал прошить Jetson Orin Nano с помощью SDK Manager, но не смог найти версию JetPack, включающую CUDA 10.2. Как я могу решить эту проблему?

отвечать:Orin Nano не поддерживает CUDA 10. Пожалуйста, свяжитесь с владельцем библиотеки, чтобы узнать, поддерживают ли они CUDA. 11。

Вопрос: Я установил новую версию CUDA (11.8), которая поддерживает Jetson, согласно официальному сайту, но не могу найти версию cudnn, которая соответствует ей и поддерживает Jetson. То есть теперь у меня есть CUDA 11.8, но нет совместимой с ней версии cudnn 8.9. Как найти и установить новую версию cudnn, совместимую с Jetson? Или, если я хочу вернуться к предыдущим версиям CUDA 11.4 и cudnn 8.6, как мне это сделать?

есть: Только CUDA предоставляет пакеты Jetson на своей веб-странице. Для других библиотек,Например cuDNN и TensorRT.,Вам нужно дождаться, пока JetPack выпустит новую версию. Чтобы вернуться в CUDA 11.4 вы можете удалить текущую библиотеку CUDA с помощью команды apt и переустановить CUDA. 11.4. Спасибо.

Вопрос: Я столкнулся с проблемой в комплекте разработки Jetson Orin Nano, кодирование видео не работает должным образом внутри и снаружи контейнера, при попытке запустить процесс кодирования видео я получаю следующее сообщение об ошибке:

gst-launch-1.0 -v videotestsrc pattern=18 ! "video/x-raw,width=(int)1280, height=(int)720, framerate=20/1" ! videoscale ! nvvidconv ! nvv4l2h264enc ! rtph264pay config-interval=1 pt=96 ! udpsink host=224.1.1.1 port=5000 sync=false
Setting pipeline to PAUSED ...
ERROR: Pipeline doesn't want to pause.
ERROR: from element /GstPipeline:pipeline0/nvv4l2h264enc:nvv4l2h264enc0: Could not open device '/dev/nvhost-msenc' for reading and writing.
Additional debug info:
/dvs/git/dirty/git-master_linux/3rdparty/gst/gst-v4l2/gst-v4l2/v4l2_calls.c(651): gst_v4l2_open (): /GstPipeline:pipeline0/nvv4l2h264enc:nvv4l2h264enc0:
system error: Cannot allocate memory
Setting pipeline to NULL ...
Freeing pipeline ...

отвечать:Orin У Nano нет аппаратного кодировщика, для кодирования видео можно использовать программный кодировщик.

Вопрос: Как пакетно запустить программу Jetson Orin Nano?

Ответ: Пожалуйста, обратитесь к этому документу:

https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r35.3.1/DeveloperGuide/text/SD/FlashingSupport.html#flashing-to-multiple-jetson-devices

Вопрос: В настоящее время я изучаю и использую трансферное обучение для обучения обнаружению объектов (DetectNet) с использованием пользовательской модели SSD-MobileNet посредством процесса вывода Jetson на Jetson Orin Nano. По завершении обучения он преобразуется в формат ONNX и затем запускается через TensorRT. Могу ли я отправить информацию об обученной модели и использовать ее на Jetson Nano? Или их нужно настроить по-разному из-за разных архитектур?

есть: Вы можете отправить ONNXМодель на другие платформы для использования. Однако, поскольку механизм TensorRT оптимизирован в соответствии с аппаратной средой, он не является переносимым.

Вопрос: Я пытаюсь изменить файл kernel/nvidia/drivers/video/tegra/dc/dp.c, но это не вступает в силу. Ожидается ли поведение изменения dp в других каталогах? Я хочу добавить некоторые изменения DPCD (данные конфигурации DisplayPort) перед тренировкой канала.

есть: Этот драйвер предназначен для Xavier/TX2 и Nano,И не какой-нибудь аппарат серии Orin. Драйвер дисплея Orin не является полностью открытым исходным кодом,Так что нет никакой детали, которую можно было бы настроить.