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NVIDIA® Jetson AGX Orin 32GB H01 Kit

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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

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请注意，以下更新已于 2024 年 11 月 25 日对产品进行了修改：

  1. 5V 电源方案已更改（电源 IC 从 ONNCP3020ADR2G 替换为 TI TPS53015DGS，并相应调整了外围组件），解决了使用某些动态电流较高的 USB 设备时设备重启的问题。
  2. 优化了板布局，扩大了风扇电缆槽以适应风扇布线。
  3. 为了稳定配件供应，WiFi 模块型号从 8265.NGW 更改为 BL-M8822CP1，并相应更新了软件驱动程序。

本 Wiki 将指导您如何在 Jetson AGX Orin 32GB H01 Kit 上安装 JetPack。

前置条件​

  • Ubuntu 主机 PC（原生或使用 VMware Workstation Player 的虚拟机）。
  • Jetson AGX Xavier H01 Kit。
  • USB Type-C 数据传输线。

进入强制恢复模式​

  • 步骤 1： 板上有一个恢复按钮，位于三个按钮的中间，如下图所示。按住恢复按钮，然后将板连接到电源以进入强制恢复模式。
  • 步骤 2： 使用 USB Type-C 数据传输线将 Jetson AGX Orin 32GB H01 Kit 与 Ubuntu 主机 PC 连接。

下载外围驱动程序​

首先，您需要为此板安装外围驱动程序。这些驱动程序是板上某些硬件外围设备正常运行所必需的。点击以下链接，根据 JetPack 版本下载驱动程序。

JetPack 版本L4T 版本驱动下载链接L4T 下载链接
5.0.235.1下载下载
5.1.135.3.1下载下载
6.036.3下载下载
6.136.4下载下载

刷写到 Jetson​

这里我们将使用 NVIDIA L4T 35.1 安装 Jetpack 5.0.2 或使用 NVIDIA L4T 35.3.1 安装 Jetpack 5.1.1 到 Jetson AGX Orin 32GB H01 Kit。

  • 步骤 1： 在主机 PC 上下载适当的 NVIDIA 驱动程序。所需的驱动程序如下图所示：
  • 步骤 2： 将之前下载的外围驱动程序移动到与 NVIDIA 驱动程序相同的文件夹中。现在您将在同一文件夹中看到三个压缩文件。
  • 步骤 3： 解压 Jetson_Linux_R35.1.0_aarch64.tbz2 和 Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R35.1.0_aarch64.tbz2，通过导航到包含这些文件的文件夹并应用更改：
cd <directory_where_the_files_are_located>
tar xf Jetson_Linux_R35.1.0_aarch64.tbz2
cd Linux_for_tegra/rootfs
sudo tar xfp ../../Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R35.1.0_aarch64.tbz2
cd ..
sudo ./apply_binaries.sh
  • 步骤 4： 解压 AGX-Orin-32GB-H01-JP5.0.2.zip。这里我们需要额外安装 unzip 包来解压 .zip 文件：
cd ..
sudo apt install unzip 
unzip AGX-Orin-32GB-H01-JP5.0.2.zip

此时系统会询问是否替换文件。输入 A 并按 ENTER 键以替换必要的文件。

  • 步骤 5： 将系统刷写到 eMMC
cd Linux_for_Tegra
sudo ./flash.sh jetson‐agx‐orin‐devkit mmcblk0p1

如果刷写过程成功，您将看到以下输出：

遇到的错误：​

  • 错误：无法读取 rcm_state 在 AGX Orin 和 NX Orin 上运行 Jetpack 5.1.1
    • NVidia 对 Jetson AGX Orin 进行了 PCN 更改，但这不是 Seeed 的 PCN 更改。
    • 除了 Wiki 中提到的材料，请下载 Overlay_PCN210361_PCN210100_r35.3.1.tbz2，位于 Jetson Linux 35.3.1 页面底部。
    • 在提取 Jetson_Linux 并应用二进制文件之前，请提取 Overlay_PCN210361_PCN210100_r35.3.1.tbz2。然后将所有文件和文件夹复制到 Linux_For_Tegra（合并，不跳过）。
    • 然后继续按照指南中的剩余步骤操作。

开发者工具​

预装 Jetpack，用于快速开发和边缘 AI 集成​

Jetson 软件 从 NVIDIA JetPack™ SDK 开始，它提供了完整的开发环境，包括 CUDA-X 加速库和其他 NVIDIA 技术，以帮助您快速开始开发。JetPack 包括 Jetson Linux 驱动程序包，提供 Linux 内核、引导加载程序、NVIDIA 驱动程序、刷写工具、示例文件系统以及 Jetson 平台的工具链。它还包括安全功能、空中更新能力等。

计算机视觉和嵌入式机器学习​

  • Deepstream 提供了一个完整的流分析工具包，用于基于 AI 的多传感器处理以及视频和图像理解，适用于 Jetson。
  • TAO，基于 TensorFlow 和 PyTorch，是 NVIDIA TAO 框架的低代码版本，可加速模型训练。
  • alwaysAI：直接在 reComputer 边缘构建、训练和部署计算机视觉应用程序。通过企业订阅免费访问 100+ 预训练计算机视觉模型，并在云端轻松训练自定义 AI 模型。查看我们的 wiki 指南以开始使用 alwaysAI。
  • edge impulse：最简单的嵌入式机器学习管道，用于在边缘部署音频、分类和目标检测应用程序，无需依赖云。
  • Roboflow 提供工具将原始图像转换为自定义训练的计算机视觉模型，用于目标检测和分类，并将模型部署到应用程序中。请参阅 https://docs.roboflow.com/inference/nvidia-jetson 以了解如何使用 Roboflow 部署到 NVIDIA Jetson。
  • ultralytics yolo：使用迁移学习实现 YOLOv5 的少样本目标检测，仅需极少的训练样本。查看我们的分步 wiki 教程。
  • 深度学习：在 NVIDIA Jetson Nano 上优化您的模型。请查看 这里 的 Deci 自动基准测试和优化 NVIDIA Jetson Nano 和 Xavier NX 设备的运行时性能。

语音 AI​

  • Riva 是一个 GPU 加速的 SDK，用于构建针对您的使用案例定制的语音 AI 应用程序，并提供实时性能。

远程车队管理​

使用 allxon 实现安全的 OTA 和远程设备管理。使用代码 H4U-NMW-CPK 解锁 90 天免费试用。

机器人和 ROS 开发​

  • NVIDIA Isaac ROS GEMs 是硬件加速的软件包，使 ROS 开发者能够更轻松地在 NVIDIA 硬件上构建高性能解决方案。了解更多关于 NVIDIA Isaac 的信息。
  • Cogniteam Nimbus 是一个基于云的解决方案，允许开发者更高效地管理自主机器人。Nimbus 平台开箱即支持 NVIDIA® Jetson™ 和 ISAAC SDK 以及 GEMs。查看我们的网络研讨会，了解如何通过 Nimbus 将您的 ROS 项目连接到云端。

技术支持与产品讨论​

感谢您选择我们的产品！我们致力于为您提供多种支持，确保您使用我们的产品时体验顺畅。我们提供多种沟通渠道，以满足不同的偏好和需求。

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