jetson orin nx
时间: 2023-10-05 13:12:11 浏览: 152
Jetson Orin NX is a powerful AI computer designed for edge devices and autonomous machines. It features a 6-core NVIDIA Carmel Arm v8.2 64-bit CPU, a 384-core NVIDIA Volta GPU with 48 Tensor Cores, and two NVDLA engines. It also has support for up to 6 cameras and can process up to 200 images per second.
The Jetson Orin NX is a great choice for applications that require high-performance computing and AI processing at the edge, such as robotics, drones, and autonomous vehicles.
Overall, the Jetson Orin NX is a powerful and versatile AI computer that can handle complex tasks at the edge.
相关问题
jetson orin nx TensorRT
### Jetson Orin NX 上 TensorRT 的安装与使用
对于 Jetson Orin NX 设备而言,TensorRT 已经预装在系统中[^4]。具体路径位于 `/usr/src/tensorrt` 下,其中包含了执行工具 `trtexec` 和样例程序。
#### 使用已有的 TensorRT 版本
为了验证当前版本的 TensorRT 是否正常工作,可以运行如下命令来测试:
```bash
/usr/src/tensorrt/bin/trtexec --help
```
这会显示 trtexec 支持的各种选项及其用法说明。如果一切顺利,则表明 TensorRT 及其依赖项已经正确设置并可立即用于模型优化和其他任务。
#### 更新或重新安装 TensorRT
尽管默认情况下 TensorRT 是随操作系统一起提供的,但在某些场景下可能需要更新到最新版或是特定版本。此时可以通过 NVIDIA 提供的 SDK Manager 或者 APT 包管理器来进行操作[^3]。
通过 APT 安装最新的稳定版 TensorRT:
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install tensorrt
```
此过程将会自动处理所有必要的依赖关系,并确保软件包之间的兼容性。
#### 编译自定义网络结构
当涉及到更复杂的神经网络架构时,通常还需要编译这些模型以便能够在目标硬件上高效运行。NVIDIA 提供了一个 Python API 来简化这个流程。下面是一个简单的例子展示如何加载 ONNX 文件并将它转换成可以在 Jetson 平台上快速推理的形式:
```python
import tensorrt as trt
from onnx import ModelProto
def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path):
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, \
builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) as network, \
trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
config = builder.create_builder_config()
with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
parsed = parser.parse(model.read())
serialized_engine = builder.build_serialized_network(network, config)
with open(engine_file_path, "wb") as f:
f.write(serialized_engine)
```
这段脚本读取一个给定的 `.onnx` 模型文件,解析它的图结构,创建一个新的 TensorRT 引擎实例保存至磁盘中以备后续调用。
Jetson orin nx egl
### 关于 NVIDIA Jetson Orin NX 上的 EGL 配置与使用
#### 1. **EGL 库路径及其软链接配置**
在 Jetson Orin NX 设备上,EGL 是 OpenGL ES 和本地窗口系统的桥梁,用于管理图形上下文和表面。为了确保 EGL 正常工作,通常需要创建必要的库文件软链接。
进入 `/usr/lib/aarch64-linux-gnu/tegra-egl` 目录并执行以下命令来建立所需的软链接[^1]:
```bash
sudo ln -s libGLESv2_nvidia.so.2 libGLESv2.so
sudo ln -s libEGL_nvidia.so.0 libEGL.so
```
这些操作会将实际的 GPU 加速库映射到标准名称 `libGLESv2.so` 和 `libEGL.so`,从而允许应用程序通过标准接口访问 Nvidia 提供的实现。
---
#### 2. **DeepStream 中的 QoS 设置优化**
对于运行基于 DeepStream 的应用时遇到的延迟、卡顿甚至死机问题,可以通过调整 GStreamer 元素属性进行优化。具体来说,设置 `qos=0` 能够禁用质量服务 (Quality of Service),减少因网络或硬件瓶颈引起的阻塞行为[^2]。
以下是 Python 实现的一个例子:
```python
import gi
gi.require_version('Gst', '1.0')
from gi.repository import Gst
# 创建 nveglglessink 并禁用 qos
sink_localdisplay = Gst.ElementFactory.make("nveglglessink", "nvvideo-renderer")
if sink_localdisplay is not None:
sink_localdisplay.set_property("qos", 0)
```
此代码片段展示了如何利用 GStreamer 插件中的 `nveglglessink` 来渲染视频流,并通过将其 `qos` 属性设为零来提升性能稳定性。
另外,在某些情况下可能还需要启用 `drop-on-latency` 参数以进一步缓解高延迟带来的影响。
---
#### 3. **其他注意事项**
除了上述提到的内容外,还有几点需要注意:
- 确认系统已安装最新版本驱动程序以及支持包(SDKManager),因为它们包含了针对特定硬件平台的最佳化组件。
- 如果计划开发自定义应用,则建议查阅官方文档获取更多关于 API 使用细节的信息。
- 对于多线程环境下的并发访问场景,请务必遵循同步机制设计原则以免引发竞态条件等问题。
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