收到的reComputer中eMMC剩余空间仅约2GB，如何解决空间不足问题？

我们目前提供了三种方法来解决这一特定情况，您可以根据实际情况选择适合您的解决方案。

方案1. 将系统重新部署到外部存储设备

如果您尚未开始使用reComputer进行项目开发，您可以考虑使用此选项，将新系统重新部署到具有足够容量的存储设备上。

通常有两种方式为reComputer安装系统，第一种是使用 NVIDIA SDK Manager。

如果您使用的是 reComputer J2011 或 reComputer J2012，在通过SDK Manager刷写到eMMC的步骤12中，您可以通过更改系统烧录位置来扩展容量。

tip

此方法不适用于Jetson Nano模块。

通常有两种方式为reComputer安装系统，第二种是使用 命令行。
如果您使用的是 A20X载板，通过命令行安装系统的方法请参考通过命令行刷写到eMMC。
如果您使用的是 reComputer J1010载板，请参考通过命令行刷写到eMMC来使用命令行安装系统。

这两种方法本质上都是通过以下命令完成系统安装：

sudo ./flash.sh [options] <board> <rootdev>

其中：

[options] 是一个或多个命令行选项。所有选项都是可选的。有关选项的详细信息，请参阅刷写脚本使用说明。
<board> 指定要刷写的设备的配置。值列在快速入门主题中的Jetson模块和配置表中。flash.sh 从名为 <board>.conf 的配置文件中获取配置。
<rootdev> 指定要刷写的设备类型。使用值 mmcblk0p1 来刷写本地存储设备（eMMC或SD卡，具体取决于平台），例如，与NFS服务器区分开。

从上述说明可以看出，如果我们希望将系统安装到外部存储设备中，可以通过更改 <rootdev> 选项来实现。

对于连接到reComputer设备的USB存储设备上的分区，输入以下命令：

sudo ./flash.sh <board> sda<x>

对于连接到reComputer设备的NVMe存储设备上的分区，输入以下命令：

sudo ./flash.sh <board> nvme0n1p<x>

<x> 是指定存储设备上APP分区位置的数字，例如USB设备的 sda1，或NVMe存储设备的 nvme0n1p1。

方案2. 删除不需要的 JetPack 组件以增加eMMC空间

NVIDIA JetPack SDK 是构建端到端加速AI应用程序的最全面解决方案。所有Jetson模块和开发套件均由 JetPack SDK 支持。

JetPack SDK 包括Jetson Linux驱动程序包（L4T）及其Linux操作系统，以及用于深度学习、计算机视觉、加速计算和多媒体的CUDA-X加速库和API。它还包括主机计算机和开发套件的示例、文档和开发工具，并支持更高级别的SDK，例如用于流视频分析的 DeepStream 和用于机器人技术的Isaac。

此表列出了 JetPack 4.6 中包含的所有组件。

组件组	软件包
L4T的CUDA工具包	cuda cuda-11-4 cuda-cccl-11-4 cuda-command-line-tools-11-4 cuda-compiler-11-4 cuda-cudart-11-4 cuda-cudart-dev-11-4 cuda-cuobjdump-11-4 cuda-cupti-11-4 cuda-cupti-dev-11-4 cuda-cuxxfilt-11-4 cuda-documentation-11-4 cuda-driver-dev-11-4 cuda-gdb-11-4 cuda-gdb-src-11-4 cuda-libraries-11-4 cuda-libraries-dev-11-4 cuda-minimal-build-11-4 cuda-nvcc-11-4 cuda-nvdisasm-11-4 cuda-nvml-dev-11-4 cuda-nvprof-11-4 cuda-nvprune-11-4 cuda-nvrtc-11-4 cuda-nvrtc-dev-11-4 cuda-nvtx-11-4	cuda-runtime-11-4 cuda-samples-11-4 cuda-sanitizer-11-4 cuda-toolkit-11-4 cuda-toolkit-11-4-config-common cuda-toolkit-11-config-common cuda-toolkit-config-common cuda-tools-11-4 cuda-visual-tools-11-4 libcublas-11-4 libcublas-dev-11-4 libcudla-11-4 libcudla-dev-11-4 libcufft-11-4 libcufft-dev-11-4 libcurand-11-4 libcurand-dev-11-4 libcusolver-11-4 libcusolver-dev-11-4 libcusparse-11-4 libcusparse-dev-11-4 libnpp-11-4 libnpp-dev-11-4
cuDNN	libcudnn8 libcudnn8-dev	libcudnn8-samples
TensorRT	graphsurgeon-tf libnvinfer-bin libnvinfer-dev libnvinfer-doc libnvinfer-plugin-dev libnvinfer-plugin8 libnvinfer-samples libnvinfer8	libnvonnxparsers-dev libnvonnxparsers8 libnvparsers-dev libnvparsers8 python3-libnvinfer python3-libnvinfer-dev tensorrt uff-converter-tf
OpenCV	libopencv libopencv-dev opencv-licenses	libopencv-python libopencv-samples
VPI	libnvvpi2 vpi2-dev python-vpi2	python3.9-vpi2 vpi2-samples vpi2-demos
NVIDIA容器运行时与Docker集成	libnvidia-container0 libnvidia-container1 libnvidia-container-tools	nvidia-container-toolkit nvidia-container-runtime nvidia-docker2
多媒体API	nvidia-l4t-jetson-multimedia-api

JetPack SDK 包含了大量内容，但并不是所有开发者都需要使用它。因此，选择性地移除这些内容以释放更多存储空间是一个不错的选择。

我们可以通过以下命令查看安装在 reComputer Jetson 上的 JetPack 信息。

sudo apt-cache show nvidia-jetpack

通过此命令，您可以快速了解 JetPack 中已安装组件的内容，例如 CUDA、openCV 等。

如果需要更详细的信息，可以使用以下命令查看 reComputer 当前安装的所有软件及其描述信息。

dpkg-query -l

然后，您可以根据实际需求和组件的描述信息选择性地移除不需要的内容。删除命令如下：

sudo apt autoremove ${packagesname}

环境变量 ${packagesname} 表示您想要移除的组件包的名称。如果您想移除所有以某个名称为前缀的包，可以在该前缀后添加 * 来表示。

例如，如果我们想移除所有与 CUDA 相关的组件，可以使用以下命令：

sudo apt autoremove cuda*

在释放 CUDA 组件的内容后，您会发现 eMMC 的剩余容量也会变得更大。

同样的方法适用于其他 JetPack 组件。

选项 3. 通过外部存储设备扩展容量

如果您已经正常使用 reComputer 一段时间，并且不希望破坏现有的系统环境来完成扩展解决方案，可以选择此选项。

我们已经开发了一个完善的扩展指南 reComputer 系列的内存扩展。