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Jetson Mate 入门指南

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本文档由 AI 翻译。如您发现内容有误或有改进建议，欢迎通过页面下方的评论区，或在以下 Issue 页面中告诉我们：https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

Jetson Mate 是一款载板，最多可安装 4 个 Nvidia Jetson Nano/NX SoM。板载 5 端口千兆交换机使 4 个 SoM 之间能够相互通信。所有 3 个外围 SoM 都可以单独开关电源。使用 65W 双端口 PD 充电器（适用于 Jetson Nano SoM）或 90W 双端口 PD 充电器（适用于 Jetson NX SoM），以及一根以太网线，开发者可以轻松构建自己的 Jetson 集群。

特性​

  • 易于构建和配置
  • 功能强大且紧凑
  • 配备专用外壳和风扇

规格​

规格--
电源65w PD
尺寸110mm x 110mm
板载交换机Microchip KSZ9896CTXC

硬件概览​

入门指南​

!!!注意 在本指南中，主机 PC 上安装了 Ubuntu 18.04 LTS。目前使用 NVIDIA SDK Manager 刷写操作系统不支持 Ubuntu 20.04。因此，请确保使用 Ubuntu 18.04 或 16.04。如果您在虚拟机上运行 Ubuntu，建议使用 VMware Workstation Player，因为我们已经对此进行了测试。不建议使用 Oracle VM VirtualBox，因为它无法刷写操作系统。

所需硬件​

  • Jetson Mate
  • Jetson Nano/ NX 模块
  • Micro-USB 数据线
  • 65W 或 90W 充电适配器及 USB Type-C 数据线
  • 安装了 Ubuntu 18.04 或 16.04 的主机 PC

硬件设置​

  • 步骤 1. 将 Jetson Nano/ NX 模块插入 主节点

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  • 步骤 2. 使用 micro-USB 数据线将 Jetson Mate 连接到 PC

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  • 步骤 3. 将跳线连接到 BOOT 和 GND 引脚以进入 恢复模式

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  • 步骤 4. 将 Jetson Mate 连接到电源适配器，并按下 WAKE 按钮打开 Jetson Mate

  • 步骤 5. 在 Jetson Mate 启动后移除跳线

  • 步骤 6. 在主机 PC 上打开终端窗口并执行以下命令

lsusb

pir

如果输出中包含 0955:7f21 NVidia Corp.，则表明 Jetson Mate 已进入恢复模式。

软件设置​

如果您使用的是开发套件中的带 micro-SD 卡的模块，我们建议您按照以下指南安装和配置系统：Jetson Nano 入门指南、Jetson Nano 2GB 入门指南 和 Jetson Xavier NX 入门指南。

如果您使用的是带 eMMC 存储的模块，请使用 NVIDIA 官方 SDK Manager 并按照以下步骤操作：

  • 步骤 1. 点击 此处 下载 NVIDIA SDK Manager

注意： 根据主机 PC 的操作系统选择相关版本。本指南中使用的主机 PC 运行的是 Ubuntu 18.04，因此选择 Ubuntu。

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  • 步骤 2. 创建账户或登录 NVIDIA Developer Program Membership

  • 步骤 3. 安装 NVIDIA SDK Manager

注意： 双击下载的文件进行安装。

  • 步骤 4. 打开 NVIDIA SDK Manager，您会注意到它会自动检测到连接的 Jetson Nano/ NX 模块。

pir

  • 步骤 5. 选择连接的模块

  • 步骤 6. 在配置窗口中，取消勾选 Host Machine。

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注意： 此处 DeepStream SDK 也未勾选。但如果您计划安装它，可以勾选。然而，eMMC 模块上的 16GB 存储空间不足以安装此 SDK。

  • 步骤 7. 点击 CONTINUE TO STEP 02

  • 步骤 8. 查看所需组件并勾选 I accept the terms and conditions of the license agreements

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注意： 如果您只想安装 Jetson OS，可以取消勾选 Jetson SDK Components

  • 步骤 9. 点击 CONTINUE TO STEP 03

  • 步骤 10. 当出现以下错误消息时，点击 Create

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  • 步骤 11. 开始下载和刷写

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  • 步骤 12. 下载和刷写操作系统完成后，您将看到以下输出

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  • 步骤 13. 关闭 Jetson Mate

  • 步骤 14. 在主机 PC 上打开一个终端窗口并安装 minicom，这是一个串行终端应用程序

sudo apt update
sudo apt install minicom

注意： 我们将使用此应用程序在主机 PC 和 Jetson Mate 之间建立串行连接

  • 步骤 15. 打开 Jetson Mate，同时通过 micro-USB 电缆连接到 PC，输入以下命令以识别连接的串行端口
dmesg | grep tty

pir

注意： 这里的端口名称是 ttyACM0

  • 步骤 16. 使用 minicom 连接到 Jetson Mate
sudo minicom -b 9600 -D /dev/ttyACM0

注意： -b 是波特率，-D 是设备

  • 步骤 17. 完成 Jetson OS 的初始配置

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  • 步骤 18. 配置完成后，返回 SDK Manager 窗口，输入为 Jetson Mate 设置的用户名和密码，然后点击 Install

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注意： 使用在初始配置中设置的用户名和密码

现在将开始下载和安装 SDK 组件

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当 SDK Manager 成功下载并安装必要的组件时，您将看到以下输出

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  • 步骤 19. 刷写所有剩余的 Jetson Nano/NX 模块

注意： 所有模块只能在主节点上刷写。 因此，您需要在主节点上逐个刷写和配置模块。

启动集群​

  • 步骤 1. 将以太网电缆从路由器连接到 Jetson Mate

注意： 确保 PC 和 Jetson Mate 连接到同一个路由器

  • 步骤 2. 按照之前的说明使用 minicom 进入 Jetson Mate，同时通过 micro-USB 连接到主机 PC，并输入以下命令以获取连接到 Jetson Mate 的模块的 IP 地址
ifconfig
  • 步骤 3. 在主机 PC 的终端中输入以下命令以建立 SSH 连接
ssh [email protected]

注意： 将 user 替换为您的 Jetson Nano/NX 用户名，将 192.xxx.xx.xx 替换为您的 Jetson Nano/NX IP 地址

注意： 您也可以通过将 IP 地址替换为主机名来连接到节点

使用 Jetson Mate 构建 Kubernetes 集群​

Kubernetes 是一个企业级容器编排系统，从一开始就设计为云原生。它已经发展成为事实上的云容器平台，并随着其拥抱新技术（包括容器原生虚拟化和无服务器计算）而不断扩展。

Kubernetes 管理容器及更多内容，从边缘的微规模到公共和私有云环境中的大规模。它是"家庭私有云"项目的完美选择，既提供了强大的容器编排功能，又提供了学习一种需求量大且与云深度集成的技术的机会，其名称几乎与"云计算"同义。

在本教程中，我们使用一个主节点和三个工作节点。在接下来的步骤中，我们将用加粗字体指明软件运行在 master（主节点）、worker（工作节点）还是 worker and master（工作节点和主节点）。

配置 Docker​

worker 和 master，我们需要将 Docker 运行时配置为默认使用 "nvidia"。

修改文件 /etc/docker/daemon.json

{
 "default-runtime" : "nvidia",
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}

重启 Docker 守护进程：

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker

验证 Docker 默认运行时是否为 NVIDIA：

sudo docker info | grep -i runtime

以下是示例输出：

Runtimes: nvidia runc
Default Runtime: nvidia

安装 Kubernetes​

worker 和 master，安装 kubelet、kubeadm 和 kubectl：

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -

# 添加 Kubernetes 仓库
cat <<EOF | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main
EOF
sudo apt update && sudo apt install -y kubelet kubeadm kubectl
sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl

禁用交换分区，每次重启时都需要关闭。

sudo swapoff -a

编译 deviceQuery，我们将在后续步骤中使用它。

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery && sudo make 
cd

配置 Kubernetes​

master，初始化集群：

sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

输出将显示用于部署 Pod 网络到集群的命令，以及加入集群的命令。如果一切成功，您应该在输出末尾看到类似以下内容：

Your Kubernetes control-plane has initialized successfully!

To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:

  mkdir -p $HOME/.kube
  sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

You should now deploy a pod network to the cluster.
Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
  https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/

Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:

kubeadm join 192.168.2.114:6443 --token zqqoy7.9oi8dpkfmqkop2p5 \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:71270ea137214422221319c1bdb9ba6d4b76abfa2506753703ed654a90c4982b

使用以下指令运行命令：

mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

在控制平面节点上安装 Pod 网络插件。使用 Calico 作为 Pod 网络插件：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml

如果您在中国，请改用以下命令： kubectl apply -f https://gitee.com/wj204811/wj204811/raw/master/kube-flannel.yml

确保所有 Pod 都已启动并运行：

kubectl get pods --all-namespaces

以下是示例输出：

NAMESPACE     NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
kube-system   kube-flannel-ds-arm64-gz28t                1/1     Running   0          2m8s
kube-system   coredns-5c98db65d4-d4kgh                   1/1     Running   0          9m8s
kube-system   coredns-5c98db65d4-h6x8m                   1/1     Running   0          9m8s
kube-system   etcd-#yourhost                             1/1     Running   0          8m25s
kube-system   kube-apiserver-#yourhost                   1/1     Running   0          8m7s
kube-system   kube-controller-manager-#yourhost          1/1     Running   0          8m3s
kube-system   kube-proxy-6sh42                           1/1     Running   0          9m7s
kube-system   kube-scheduler-#yourhost                   1/1     Running   0          8m26s

worker，将计算节点加入集群，现在是将计算节点添加到集群的时候了。加入计算节点只需运行在初始化控制平面节点时 kubeadm init 命令末尾提供的 kubeadm join 命令即可。对于您希望加入集群的其他 Jetson Nano，请登录主机并运行以下命令：

# 加入集群 - 您的 token 和 ca-cert-hash 会有所不同
$ sudo kubeadm join 192.168.2.114:6443 --token zqqoy7.9oi8dpkfmqkop2p5 \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:71270ea137214422221319c1bdb9ba6d4b76abfa2506753703ed654a90c4982b

master，在每个节点完成加入过程后，您应该能够通过以下命令查看新节点：

kubectl get nodes

以下是示例输出：

为 worker 节点打标签：

kubectl label node se2 node-role.kubernetes.io/worker=worker
kubectl label node se3 node-role.kubernetes.io/worker=worker
kubectl label node se4 node-role.kubernetes.io/worker=worker

验证 EGX 2.0 安装是否成功​

worker 和 master，为了验证 EGX 堆栈是否按预期工作，请按照以下步骤创建一个 Pod 的 yaml 文件。如果 kubectl get pods 命令显示 Pod 状态为 Completed，则安装成功。您还可以通过验证 cuda-samples.yaml 文件的输出显示 Result=PASS 来确认成功运行。

创建一个 Pod yaml 文件，将以下内容添加到文件中，并保存为 samples.yaml：

nano cuda-samples.yaml

添加以下内容并保存为 cuda-samples.yaml：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nvidia-l4t-base
spec:
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: nvidia-l4t-base
    image: "nvcr.io/nvidia/l4t-base:r32.4.2"
    args:
       - /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery/deviceQuery

创建一个 GPU 示例 Pod：

sudo kubectl apply -f cuda-samples.yaml

检查是否创建了示例 Pod：

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