利用开发工具包为所有六个NVIDIA Jetson Orin模块开发

Orin Nano 模块拥有多达 40 个 AI 性能 TOPS ，为入门级 AI 设定了新标准，正如 Jetson AGX Orin 已经通过 275 个服务器级计算 TOPS 重新定义了机器人和其他自主边缘用例一样。

所有 Jetson Orin 模块和 Jetson AGX Orin Developer Kit 基于单个 SoC 架构，带有 NVIDIA 安培架构 GPU 、高性能 CPU 和最新加速器。这种共享架构意味着您可以为一个 Jetson Orin 模块开发软件，然后轻松地将其部署到任何其他模块。

您可以使用 Jetson AGX Orin 开发工具包立即开始开发任何 Jetson Orin 模块。开发人员工具包能够以本机方式模拟任何模块的性能，因此您可以立即开始，缩短上市时间。通过配置硬件特性和时钟以匹配目标模块的时钟，开发人员工具包可以精确模拟任何 Jetson Orin 模块的性能。

开发团队受益于只需要一种类型的开发人员工具包的简单性，而不管生产的目标是什么模块。这也简化了 CI / CD 基础架构。无论您是在开发机器人技术、视频分析还是任何其他用例，这一开发工具包的功能都会带来许多好处。

将 Jetson AGX Orin 开发工具包转换为任何 Jetson Orin 模块

只需一步，您就可以将 Jetson AGX Orin Developer Kit 转换为任何一个 Jetson Orin 模块。我们为这个过程提供了闪存配置文件。

在 Jetson AGX Orin Developer Kit 上模拟 Jetson Orin 模块，遵循中提到的相同步骤 to flash a Jetson AGX Orin Developer Kit using the flashing utilities 。在将开发工具包放入 Force Recovery Mode 后，闪光灯会闪烁。 sh 命令行工具用于用新图像刷新它。例如，以下命令使用默认配置刷新开发人员工具包：

$ sudo ./flash.sh jetson-agx-orin-devkit mmcblk0p1

您使用的确切命令应修改为适用于您要模拟的目标 Jetson Orin 模块的闪存配置名称。例如，要模拟 Jetson Orin NX 16GB 模块，请使用以下命令：

$ sudo ./flash.sh jetson-agx-orin-devkit-as-nx-16gb mmcblk0p1

表 1 列出了 Jetson Orin 模块和闪存。适用于每个命令的 sh 命令。

自版本 5.0.2 起， Jetson Orin Nano 模块的闪存配置尚未包含在 NVIDIA JetPack 中。请在downloading them之后使用这些新配置，并根据下载文件中的说明在 NVIDI JetPack 5.0.2 之上应用覆盖补丁。

闪存完成后，完成初始启动和配置。然后，您可以使用 SDK Manager 安装其余的 NVIDIA JetPack 组件，或者只需在运行的开发人员工具包上使用软件包管理器即可：

sudo apt update
sudo apt install nvidia-jetpack

现在您已经运行了开发人员工具包并安装了 NVIDIA JetPack 。您的 Jetson AGX Orin Developer Kit 现在可以模拟指定的 Jetson Orin 模块的性能和功率。

准确模拟任何 Jetson Orin 模块

本机模拟非常准确，因为它将开发人员工具包配置为与时钟频率、 GPU 和 CPU 内核的数量以及目标模块可用的硬件加速器相匹配。

例如，在模拟 Jetson Orin NX 16GB 模块时：

显影剂套件 GPU 配置有 1024 个 CUDA 核和 32 个 Tensor 核，最大频率为 918 MHz 。

CPU 复合体配置有 8 个 Arm Cortex-A78AE 内核，运行频率为 2 GHz 。

DRAM 配置为 16 GB ，带宽为 102 GB / s 。

系统提供了 Jetson Orin NX 16GB 模块支持的相同电源配置文件。

图 1 可用电源模式

从桌面上的顶部菜单打开 Jetson Power 图形用户界面，您会看到系统已根据模拟的目标模块进行了准确配置。通过运行以下命令可以配置最大时钟， Jetson Power 图形用户界面将显示更改。

sudo jetson_clocks

图 2 显示了当 Jetson AGX Orin Developer Kit 闪存到模拟的 Jetson AGX-Orin 64GB 模块时，与闪存到模拟 Jetson Orin NX 16GB 模块时相比，配置最大时钟后的 Jetson Power 图形用户界面。

通过运行 NVIDIA JetPack 提供的各种示例，您可以看到性能已调整为与模拟的模块相匹配。例如，在配置 Jetson AGX Orin Developer Kit 以模拟相应模块后，与 VPI 库打包的基准测试示例可用于显示 Jetson AGX-Orin 64GB 、 Jetson Orin NX 16GB 和 Jetson Orin Nano 8GB 模块的 CPU 、 GPU 和 PVA 性能。

要运行 VPI 基准测试示例，请使用以下命令：

cd /opt/nvidia/vpi2/samples/05-benchmark
sudo cmake .
sudo make
sudo ./vpi_sample_05_benchmark 

VPI 基准测试示例输出高斯算法的延迟（毫秒）。表 2 显示了每个目标模块的结果。

同样，您可以运行多媒体样本进行编码和解码。

要解码，请运行以下命令：

cd /usr/src/jetson_multimedia_api/samples/00_video_decode
sudo make
sudo ./video_decode H264 --disable-rendering --stats --max-perf 

要进行编码，请运行以下命令：

cd /usr/src/jetson_multimedia_api/samples/01_video_encode
sudo make
sudo ./video_encode input.yuv 1920 1080 H264 out.h264 -fps 30 1 -ifi 1000 -idri 1000 --max-perf --stats

表 3 报告了使用 H.264 1080P 30FPS 视频流运行这些编码和解码样本后的 FPS 数。

* Jetson Orin Nano 不包括 NVEncoder 。对于表 3 ， Jetson Orin Nano 的编码是使用 ffmpeg 在 CPU 上完成的。使用四个 CPU 磁芯时，可实现 110 FPS 。当使用两个 CPU 岩芯时， FPS 达到 73 ；当使用单个 CPU 岩心时， FPS 达到 33 。

为了证明仿真的准确性，我们在 Jetson AGX Orin Developer Kit 上运行了一些 AI 模型基准测试，模拟为 Jetson AGX-Orin 32GB 。然后，我们将其与在实际 Jetson AGX-Orin 32GB 模块上运行相同基准测试所获得的结果进行比较。从结果中可以看出，模拟性能和实际性能之间的差异微不足道。

尽管 Jetson AGX Orin Developer Kit 包括 32GB 模块，但它提供了相同级别的性能，并且配备了 275 个 TOPS ，与 Jetson AGX-Orin 64GB 相匹配。 Jetson AGX Orin 64 GB 仿真不需要特殊的闪存配置，但您必须使用适当的闪存配置在 Jetson AGX-Orin Developer Kit 上仿真 Jetson AGX-Orin 32GB 。

对任何 Jetson Orin 模块进行端到端开发

您可以在模拟 Jetson Orin 模块时使用整个 Jetson 软件堆栈。 NVIDIA DeepStream 、 NVIDIA -Isaac 和 NVIDIA Riva 等框架在仿真模式下工作，而 TAO Toolkit 等工具在 NGC 的预处理模型中的性能如预期。软件堆栈与仿真无关，性能与被仿真的目标精确匹配。

如果您正在开发机器人用例或开发视觉 AI 管道，您现在可以使用 Jetson AGX Orin Developer Kit 和仿真模式对任何 Jetson Orin 模块进行端到端开发。

使用 NVIDIA ISAAC ROS 为任何 Jetson Orin 模块开发机器人应用程序。只需使用正确的闪存配置来闪存并启动 ROS 开发。

关于作者

Suhas Sheshadri 是 NVIDIA 的产品经理，专注于 Jetson 软件。此前，他曾在 NVIDIA 与自主驾驶团队合作，为 NVIDIA 驱动平台优化系统软件。

审核编辑：郭婷