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Jetson Series 젯슨 나노는 NVIDIA에서 제작한 딥러닝용 보드로 GPU 연산이 가능한 프로세서를 탑재하여 CUDA를 활용한 이미지 프로세싱과 딥러닝 연산이 가능합니다. 가격 또한 저렴?하여 다양한 산업용 시스템 구현에 활용 가능성이 높습니다. 이번 포스팅은 백업이나 여러개의 잿슨 나노를 동일하게 구동하게 될 경우 필요한 SD 카드 복사 ( HARD COPY) 가이드입니다. 다양한 방법과 시도가 있었습니다. 하단의 링크는 영상과 함께 설명되어 쉽게 복사가 됩니다. 저 역시 이 방법을 주로 사용하고 있습니다. https://www.jetsonhacks.com/2020/08/08/clone-sd-card-jetson-nano-and-xavier-nx/ Clone SD Card - Jetson Na..

Jetson Nano 젯슨 나노는 NVIDIA에서 제작한 딥러닝용 보드로 GPU 연산이 가능한 프로세서를 탑재하여 CUDA를 활용한 이미지 프로세싱과 딥러닝 연산이 가능합니다. 가격 또한 저렴?하여 다양한 산업용 시스템 구현에 활용 가능성이 높습니다. 이번 포스팅은 라즈베리파이 시리즈와 동일하게 SD 카드로 초기화되는 젯슨 나노의 초기화 가이드 입니다. STEP 1. OS Download 젯슨 나노는 Micro SD 메모리 카드에 운영체제(OS)를 설치한 후 카드를 꽂아서 구동합니다. 운영체제를 가지기 때문에 보드 자체를 PC처럼 사용하는 환경입니다. 먼저 하단 링크를 접속하여 [Jetson Nano Developer Kit Sd Card Image]를 다운로드합니다. developer.nvidia.co..

NVIDIA JETSON AGX 진행중인 프로젝트의 시제품 개발을 위해 Jetson AGX Xavier 모듈과 케리어보드를 구입했습니다. Jetson AGX 개발자 키트의 경우 작년부터 잘 사용하고 있었지만, 보다 최적화된 시스템 구축을 위해서는 모듈이 적합하다 판단되어 이번에 한국 총판 한컴 MDS에서 구매하게 됬습니다. 가격이 후덜덜한 만큼 성능도 압도적입니다. YOLO v4 416 모델을 기준으로 평균 30프레임 정도의 성능을 가지고 있습니다. GPU 성능은 좋지만, 다소 아쉬운점은 CPU 연산능력은 조금 떨어진다는 점입니다. Tracking Algorithm 구현을 위해 Kalman Filter 기반의 SORT를 평가해보니 객체 수가 많아지면 프레임 드랍이 심하게 발생하더군요. 이 크기에서 더 좋..

소형 임베디드 AI 시스템의 혁신적인 Jetson 시리즈는 리눅스를 기반으로 구동되지만, aarch64 아키텍터로 설계되어 일부 패키지를 이용하는데 불편한 점이 있었습니다. 제가 처음 Jetson으로 프로젝트를 진행했을 땐 간단한 시스템 컨트롤 조차 어려웠는데, 통합적으로 기본적인 jetson 모니터링과 컨트롤이 가능한 기가 막힌 패키지 Jetson Stats가 나왔습니다. 다시 한번 개발자에게 찬사를 보냅니다. github.com/rbonghi/jetson_stats rbonghi/jetson_stats 📊 Simple package to monitoring and control your NVIDIA Jetson [Xavier NX, Nano, AGX Xavier, TX1, TX2] - rbonghi/..

Nvidia의 Jetson는 소형 임베디드 AI 시스템의 혁신적인 시리즈입니다. CUDA 프로세서와 라이브러리가 최적화되어 다양한 AI 솔루션으로 활용가능한 장점이 있습니다. 다만, 일반적인 리눅스 환경이 아닌, aarch64 기반의 임베디스 시스템이기에 일부 제약이 따른다는 단점이 있지만 최근에는 수요가 늘며 다양한 라이브러리가 호환되는 모습을 보이기도 하고 있습니다. 통합 개발 환경(Integrated Development Environment, IDE), Pycharm 설치법입니다. 1. openjdk-8-jdk 설치 sudo apt-get install openjdk-8-jdk 기본적인 setup이 완료되었다면, openjdk 설치면 끝입니다. Jetson 사용법의 경우 추후 포스팅을 통해 정리해..