Jetson Nano 搭载 Ubuntu 20.04 系统镜像: 深度学习开发的完美组合

Jetson Nano 搭载 Ubuntu 20.04: 人工智能开发的理想平台

NVIDIA Jetson Nano是一款功能强大的嵌入式AI计算设备,而Ubuntu 20.04则是一个稳定、现代化的Linux发行版。将两者结合,再预装深度学习框架,就构成了一个非常理想的人工智能开发平台。本文将详细介绍一个为Jetson Nano定制的Ubuntu 20.04系统镜像,该镜像不仅包含了最新版本的操作系统,还预装了多个流行的深度学习框架,为开发者提供了一个开箱即用的AI开发环境。

镜像概述

这个定制镜像是由Q-engineering团队开发的,专为Jetson Nano设备打造。它基于Ubuntu 20.04 LTS (长期支持版本),并预装了以下软件:

• OpenCV 4.8.0
• TensorFlow 2.4.1
• PyTorch 1.13.0
• TorchVision 0.14.0
• TensorRT 8.0.1.6
• TeamViewer (ARM64版) 15.24.5
• Jtop 4.2.1

这些软件的组合为深度学习开发提供了一个全面而强大的工具集。OpenCV用于计算机视觉任务,TensorFlow和PyTorch是两个最流行的深度学习框架,TensorRT则可以优化模型以提高推理速度。此外,TeamViewer允许远程访问设备,而Jtop提供了系统监控功能。

安装步骤

要使用这个镜像,您需要按照以下步骤操作:

1. 准备一张至少32GB的SD卡(推荐使用64GB或更大容量)。
2. 从指定链接下载镜像文件JetsonNanoUb20_3b.img.xz(约8.7GB)。
3. 使用Raspberry Pi Imager或balenaEtcher等工具将镜像写入SD卡。
4. 将SD卡插入Jetson Nano设备并启动。

系统默认用户名为jetson,密码也是jetson。首次启动后,建议使用GParted工具扩展分区以充分利用SD卡空间。

系统特点

1. 预装深度学习框架
   镜像中已经安装了OpenCV、TensorFlow、PyTorch等常用框架,省去了繁琐的配置过程,让开发者可以直接开始项目开发。

2. CUDA支持 系统预装了CUDA工具包,支持GPU加速计算。需要注意的是,由于硬件限制,Jetson Nano只能支持到CUDA 10.2版本。

3. 多版本GCC支持 镜像中同时安装了GCC 8和GCC 9版本,可以根据需要选择使用。这对于编译某些依赖特定GCC版本的CUDA相关软件很有帮助。

4. VNC远程桌面支持 Ubuntu 20.04原生支持VNC服务,可以轻松设置远程桌面访问。

5. 系统优化 镜像经过优化,运行更加流畅。例如,修复了一些已知问题,如lavapipe损坏警告等。

使用注意事项

1. 不要安装Chromium浏览器,它可能会干扰Snap包管理系统。镜像中已预装Mozilla Firefox作为默认浏览器。

2. 系统升级时可能会遇到与/etc/systemd/sleep.conf文件冲突的问题,需要按照官方网站的说明进行解决。

3. 由于Jetson Nano硬件限制,无法安装需要CUDA 11的TensorFlow 2.5+和PyTorch 2.0+版本。

4. 使用sudo update-alternatives命令可以在GCC 8和GCC 9之间切换。

拓展功能

1. SSD启动 除了从SD卡启动,还可以将系统安装到外部SSD上以获得更好的性能。具体步骤可参考项目issue #32。

2. ROS支持 虽然镜像本身不包含ROS,但可以参考AIResearchLab提供的指南在此基础上安装ROS 2。

3. 超频 项目还提供了一个预先超频至1900MHz的基础Ubuntu 20.04镜像,适合需要更高性能的用户。

结语

这个为Jetson Nano定制的Ubuntu 20.04镜像为AI开发者提供了一个功能齐全、易于使用的开发环境。通过预装常用软件和框架,它大大简化了环境配置过程,让开发者可以将更多精力集中在实际的AI应用开发上。无论是进行计算机视觉研究、部署深度学习模型,还是开发嵌入式AI应用,这个镜像都是一个excellent的起点。

随着AI技术的快速发展,像Jetson Nano这样的嵌入式设备在边缘计算和物联网领域扮演着越来越重要的角色。这个优化的Ubuntu 20.04镜像无疑将帮助更多开发者充分发挥Jetson Nano的潜力,推动AI技术在更多领域的创新应用。