Jetson Orin安装部署和使用（1）

Jetson Orin使用

一、 安装NVIDIA-jetpack和基础开发环境

1、修改deb source

sudo bash -c 'echo "deb https://repo.download.nvidia.com/jetson/common r34.1 main" >> /etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list'sudo bash -c 'echo "deb https://repo.download.nvidia.com/jetson/t234 r34.1 main" >> /etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list'

cat   /etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list

2、更换镜像源

备份源：

sudo mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 
sudo vim /etc/apt/sources.list

更换为清华源：

\#加⼊清华源，或者其他的⽐如阿⾥云，中科⼤，⾖瓣等等都可以
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-updates main restricted universe multiversedeb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-security main restricted universe multiverse
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-backports main restricted universe multiverse# 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置，如有需要可自行修改注释切换
deb http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ focal-security main restricted universe multiverse
# deb-src http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/ focal-security main restricted universe multiverse# 预发布软件源，不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-proposed main restricted universe multiverse
# # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ focal-proposed main restricted universe multiverse

3、安装jetpack

sudo apt update
sudo apt dist-upgrade # 20分钟左右 更新319个 新增了5个
sudo reboot

在这⾥必须执⾏⼀次重启的动作，否则会出现⼀些不稳定的现象。重启之后只要执⾏以下指令即可

sudo apt install nvidia-jetpack

出现问题：the following packages have unmet dependencies nvidia-jetpack-runtime(5.0.1-b118)？

sudo apt-get install nvidia-jetpack-runtime=5.0.1-b118  nvidia-jetpack-dev=5.0.1-b118

4、验证jetpack安装

sudo apt show nvidia-jetpack
# jetpack 中已经安装了docker和nvidia-docker，存在triton / deepStream使用需求时可直接通过docker启动

5、预安装必要的软件

sudo apt-get -y install cmake libopenblas-base libopenmpi-dev autoconf bc build-essential g++-8 gcc-8 clang-8 lld-8 gettext-base gfortran-8 iputils-ping libbz2-dev libc++-dev libcgal-dev libffi-dev libfreetype6-dev libhdf5-dev libjpeg-dev liblzma-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libpng-dev libreadline-dev libssl-dev libsqlite3-dev libxml2-dev libxslt-dev locales moreutils openssl python-openssl rsync scons pythons-pip libopenblas-dev libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

二、GPU监测工具安装

sudo -H pip install jetson-stats
sudo jtop

jtop窗口查看：jetson-stats 4.2.1(rnext.it)

1、安装jtop系统监控工具

sudo apt install python3-pip
sudo -H pip3 install -U pip
sudo -H pip install jetson-stats==4.0.0rc1

2、启动监控工具

jtop   # 上面操作后需要reboot有效

三、整理cudatookit、cudnn、trtexec工具

安装步骤：

Perform the following steps to install CUDA and verify the installation.

  1. Install the repository meta-data, install GPG key, update the apt-get cache, and install CUDA:

    $ sudo dpkg --install cuda-repo-<distro>-<version>.<architecture>.deb
$ sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/<architecture>/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

    cuda-repo-ubuntu2004-11-4.aarch64.deb

  2. Reboot the system to load the NVIDIA drivers.

  3. Set up the development environment by modifying the PATH and LD_LIBRARY_PATH variables:

    $ export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

  4. Install a writable copy of the samples then build and run the nbody sample:

    $ cuda-install-samples-11.4.sh ~
$ cd ~/NVIDIA_CUDA-11.4_Samples/5_Simulations/nbody
$ make
$ ./nbody

    Note: Run samples by navigating to the executable’s location, otherwise it will fail to locate dependent resources.

在 Jetson AGX Orin 设备上，你可以通过以下方式来查询 <distro>、<version> 和 <architecture> 这三个参数：

  1. (发行版名称):

    • 打开终端。

    • 运行 lsb_release -a 命令来查看你的 Linux 发行版信息。对于基于 Ubuntu 的系统，输出会包含 “Ubuntu” 以及版本号（例如 “Ubuntu 18.04”）。注意这里的 <distro> 应该是 ubuntu<版本号> 的格式，不包括点号。

      本设备得到：ubuntu2004

  2. (CUDA 版本号):

    • CUDA 的版本号通常是你想要安装的版本，而不是通过查询系统来获得的。但是，如果你已经安装了 CUDA 并且想要查询已安装的版本，可以查看 /usr/local/cuda 目录下的版本号或者通过 nvcc --version 命令来查看。

      本设备准备安装：11-4

  3. (系统架构):

    • Jetson AGX Orin 设备是基于 ARM 架构的，具体来说是 arm64（也被称为 aarch64）。你可以通过 uname -m 命令来确认这一点，该命令会返回你的系统架构。

    本设备得到：aarch64

示例：

  • 查询发行版名称：

    bashlsb_release -a

    输出可能类似于：

    No LSB modules are available.  
Distributor ID: Ubuntu  
Description:    Ubuntu 20.04.4 LTS  
Release:        20.04  
Codename:       focal

    在这种情况下，<distro> 应该是 ubuntu2004（假设你希望与 CUDA 11.x 系列的 .deb 包兼容）。

  • 查询系统架构：

    bashuname -m

    输出应该是 aarch64。

  • 假设你已经下载了 CUDA 的 .deb 安装包，并且知道你想要安装的 CUDA 版本号（例如 11.4），那么你就可以使用这些信息来安装 CUDA。例如：

    bashsudo dpkg --install cuda-repo-ubuntu1804-11-4-local_<具体版本号>_arm64.deb

    注意替换 <具体版本号> 为实际的 .deb 文件名中的版本号部分。

最后，不要忘记在安装 CUDA 之后运行 sudo apt update 和 sudo apt install cuda（或相应的安装命令）来完成 CUDA 的安装。同时，请确保你遵循了 NVIDIA 提供的针对 Jetson 设备的官方安装指南。

1、CUDA

在使用 dpkg 安装 NVIDIA CUDA 的 .deb 安装包时，<distro>、<version> 和 <architecture> 需要根据你的实际系统和包的内容来替换。以下是如何选择这些配置项的指南：

  1. ：
    这通常指的是你的 Linux 发行版的名称。例如，如果你使用的是 Ubuntu 18.04，那么 <distro> 就是 ubuntu1804。对于其他发行版，如 Debian、CentOS 等，你需要找到与你的发行版相对应的字符串。

  2. ：
    这指的是 CUDA 的版本号。例如，如果你正在安装 CUDA 11.4，那么 <version> 就是 11-4。注意这里通常不包括点号（.）。

  3. ：
    这指的是你的系统架构。对于大多数现代的 Jetson 设备，包括 Jetson Orin，这通常是 arm64（也被称为 aarch64）。

  4. 安装步骤：
    基于上面的信息，如果你的 CUDA .deb 安装包名为 cuda-repo-ubuntu1804-11-4-local_11.4.0-470.42.01-1_arm64.deb（注意这是一个假设的名字），那么安装命令应该是：

    bashsudo dpkg --install cuda-repo-ubuntu1804-11-4-local_11.4.0-470.42.01-1_arm64.deb

    本设备安装命令：

    bashsudo dpkg --install cuda-repo-ubuntu2004-11-4-local_11.4.0-470.42.01-1_arm64.deb

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

    https://developer.nvidia.com/cuda-11-4-4-download-archive?target_os=Linux&target_arch=arm64-sbsa&Compilation=Native&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=deb_network

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/sbsa/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/sbsa/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/sbsa/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

    接下来，你需要添加 NVIDIA 的公钥到你的 APT 密钥环中。但是，请注意，对于 Jetson 设备，你可能不需要直接从 NVIDIA 的网站下载公钥，因为 .deb 安装包可能已经包含了所需的签名。但是，如果确实需要，你可以使用以下命令（注意替换 <distro> 和 <architecture>）：

    bashsudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/<architecture>/7fa2af80.pub

    但是，请再次注意，对于 Jetson 设备，你可能不需要这一步，因为 NVIDIA 可能已经通过其他方式提供了所需的签名。

  5. 更新软件源并安装 CUDA：
    在安装了 .deb 文件之后，你可能需要更新你的软件源列表并安装 CUDA。这通常可以通过以下命令完成：

    sudo apt update  
sudo apt install cuda

    但是请注意，具体的安装命令可能会因 CUDA 的版本和你的系统配置而有所不同。

  6. 检查 CUDA 安装：
    安装完成后，你可以通过运行 nvcc --version 来检查 CUDA 是否已成功安装。

1.2 安装失败，清理

在Jetson AGX Orin设备的系统中，如果CUDA安装失败，你可以按照以下步骤来清理环境并重新安装：

1. 卸载已安装的CUDA（如果存在）

如果之前已经安装过CUDA，首先需要将其卸载。这通常可以通过系统的包管理工具来完成。在基于Debian的Linux发行版（如Ubuntu）上，你可以使用以下命令来卸载CUDA：

bashsudo apt-get remove --purge cuda*

这条命令会卸载所有与CUDA相关的软件包。

2. 清理残留的CUDA文件

除了通过包管理工具卸载CUDA软件包之外，还可能需要手动删除一些残留的文件和目录。这些文件和目录可能包括CUDA的安装目录、配置文件、环境变量设置等。在标准的Linux系统中，CUDA通常安装在/usr/local/cuda目录下。你可以使用以下命令来删除这个目录（如果它存在）：

bashsudo rm -rf /usr/local/cuda*

同时，检查并删除任何与CUDA相关的环境变量设置，这些设置可能位于你的shell配置文件（如~/.bashrc、~/.bash_profile或~/.zshrc等）中。

3. 清理系统缓存和依赖关系

使用包管理工具来清理系统的缓存和依赖关系，以确保没有残留的CUDA文件或配置影响新的安装。在基于Debian的Linux发行版上，可以使用以下命令：

sudo apt-get autoclean  
sudo apt-get autoremove

4. 重新启动系统

在清理完CUDA相关的文件和配置后，建议重新启动系统以确保所有的更改都已生效。

5. 重新安装CUDA

在清理完环境后，你可以按照NVIDIA官方提供的安装指南来重新安装CUDA。确保选择与你的Jetson AGX Orin设备兼容的CUDA版本，并按照指南中的步骤进行操作。在安装过程中，注意选择正确的安装选项和配置，以避免之前遇到的问题。

注意事项

  • 在进行任何系统级的更改之前，建议备份你的重要数据以防止意外丢失。
  • 如果你不确定如何执行某些步骤或担心可能会破坏系统，请寻求专业人士的帮助或参考官方文档。
  • 确保你的系统满足CUDA安装的最低要求，并检查是否有任何已知的硬件或软件兼容性问题。

通过遵循上述步骤，你应该能够成功清理CUDA的安装环境并重新安装它。

1.3 方式

方式一：

vi ~/.bashrcexport PATH=/usr/local/cuda-11/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda-11#使资源⽣效
source ~/.bashrc

nvcc -V

方式二：软链接

sudo ln -s /usr/local/cuda-11 /usr/local/cudasudo vim /etc/profile# 在文件末尾添加加入
export PATH=/usr/local/cuda-11/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11# 验证cudatookit
source /etc/profilenvcc -V在修改了 /etc/profile 文件后，您通常需要重新加载这个文件（或重新启动终端会话）以使更改生效。您可以使用以上命令来重新加载/etc/profile 文件

2、CUDNN

方式一：

dpkg -l libcudnn8

方式二：

sudo cp /usr/include/cudnn.h  /usr/local/cuda-11/include
sudo cp /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libcudnn* /usr/local/cuda-11/lib64/
sudo chmod 777 /usr/local/cuda-11/include/cudnn.h  /usr/local/cuda-11/lib64/libcudnn*# 验证和更新链接库
cd /usr/local/cuda-11/lib64
ll libcudnn*  #有东西
sudo ldconfig# 测试cudnn
sudo cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ /tmp/
cd /tmp/cudnn_samples_v8/conv_sample
sudo make clean
sudo make
./conv_sample

3、trtexec TensorRT

方式1：

dpkg -l tensorrt

方式2：

ln -s /usr/src/tensorrt/bin/trtexec  /usr/bin/trtexec

验证tensorrt安装正确与否

sudo chmod -R 777 /usr/src/tensorrt
cd /usr/src/tensorrt/samples/sampleINT8/
sudo make 
cd ../../bin/
./sampleINT8

4、OpenCV

方式1：

dpkg -l libopencv

四、安装pythorch开发环境

方式1：

  1. 官网下载安装包

  2. 安装java

sudo apt-get install openjdk-11-jdk 
java--version
  1. 配置环境变量
sudo vim ~/.bashrc

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-arm64 
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib 
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

source ~/.bashrc
  1. 安装
cd ~/Downloads/pycharm-community-2020.3.2/bin 
chmod +x  ~/Downloads/pycharm-community-2020.3.2/bin/pycharm.sh
sh ./pycharm.sh

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