Guía de NVIDIA Jetson

Chloros en NVIDIA Jetson permite el procesamiento de imágenes multiespectrales en el borde: sobre el terreno, en vehículos aéreos no tripulados (UAV) y en instalaciones remotas. Chloros detecta automáticamente tu modelo de Jetson y optimiza su estrategia de procesamiento para tu hardware.

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Modelos de Jetson compatibles

Modelo	RAM	Estrategia de procesamiento	Uso recomendado
Jetson AGX Orin	32-64 GB compartidos	GPU_PARALLEL (4 trabajadores)	Máximo rendimiento, conjuntos de datos grandes
Jetson Orin NX	8-16 GB compartidos	GPU_PARALLEL (3 trabajadores, 16 GB) / GPU_SINGLE (8 GB)	Recomendación principal para despliegues aéreos y sobre el terreno
Jetson Orin Nano	8 GB compartidos	GPU_SINGLE (1 trabajador)	Computación periférica de nivel básico
Jetson Nano	4-8 GB compartidos	GPU_SINGLE (1 trabajador)	Nivel básico, con memoria limitada

Es posible que los modelos Jetson heredados (TX2, TX1, Xavier NX) no sean compatibles. El rendimiento variará en función de la memoria de GPU disponible y las capacidades de CUDA.

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Requisitos

• JetPack 6.x (se recomienda la última versión)

• NVIDIA CUDA (incluido con JetPack)

• Licencia Chloros+ (necesaria para acceder a CLI/SDK)

Instalación

# Install the JetPack 6 .deb package
sudo dpkg -i chloros-arm64-jp6.deb

# Verify installation
chloros-cli --version

# Install Python SDK (optional)
pip install chloros-sdk

# Run system diagnostics
chloros-cli selftest

Para obtener información general sobre la instalación de Linux, consulte Instalación de Linux.

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Adaptación dinámica de computación en Jetson

Chloros detecta automáticamente su modelo Jetson y selecciona la estrategia de procesamiento óptima. No se requiere ningún ajuste manual.

Cómo funciona

Al iniciarse, Chloros perfila su sistema:

1. Detecta el modelo Jetson a través de /proc/device-tree/model

2. Lee la memoria GPU/compartida disponible

3.Selecciona una estrategia de procesamiento (GPU_PARALLEL, GPU_SINGLE o CPU_PARALLEL) 4. Establece el número de trabajadores, el tipo de canalización y la asignación de memoria automáticamente

Comportamiento por modelo

Modelo Jetson	Estrategia	Trabajadores	Canalización	Concurrencia
Jetson Nano 8 GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu (eficiente en memoria)	Serializado
Jetson Orin Nano 8 GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Serializado
Jetson Orin NX 8 GB	GPU_SINGLE	2	tiled_gpu	Serializado
Jetson Orin NX 16 GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu (ruta completa de la GPU)	Concurrente
Jetson AGX Orin 32-64 GB	GPU_PARALLEL	4	fused_gpu	Concurrente

Jetson Orin NX 16 GB es la opción ideal para la implementación en el borde: adopta la estrategia GPU_PARALLEL con 3 trabajadores simultáneos, lo que ofrece un procesamiento paralelo real de la GPU en un formato compacto.

La diferencia clave entre las plataformas es la memoria. Un Jetson Nano con 8 GB de memoria compartida debe procesar las imágenes de una en una utilizando un enfoque en mosaico eficiente en memoria, mientras que un Orin NX con 16 GB puede procesar 3 imágenes a través de la GPU simultáneamente utilizando el canal fusionado de mayor rendimiento.

Para consultar la referencia completa sobre la adaptación computacional, véase Adaptación computacional dinámica.

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Gestión térmica

Los dispositivos Jetson tienen un margen térmico limitado, especialmente en implementaciones en espacios cerrados o a bordo de aeronaves. Chloros incluye supervisión térmica automática y limitación de rendimiento:

Temperatura	Acción
< 70 °C	Funcionamiento normal — velocidad de procesamiento completa
70 °C (Advertencia)	Reducir el tamaño del lote automáticamente
80 °C (Crítico)	Limitación agresiva — menor concurrencia
90 °C (Apagado)	Detener por completo el procesamiento de la GPU — se requiere enfriamiento

Asegúrese de que haya una ventilación y disipación de calor adecuadas para un procesamiento sostenido, especialmente en recintos de campo cerrados o sistemas aéreos. La limitación térmica reducirá el rendimiento del procesamiento para proteger el hardware.

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Gestión de la memoria

Los dispositivos Jetson utilizan memoria unificada: la GPU y la CPU comparten la misma RAM física. Esto significa que la VRAM indicada (por ejemplo, 15,3 GB en Orin NX 16 GB) no es memoria dedicada a la GPU, sino que se comparte con el sistema operativo y otros procesos.

Recomendaciones sobre el espacio de intercambio

Para conjuntos de datos de gran tamaño o el procesamiento de desentrelazado con reconocimiento de texturas, Chloros puede recomendar crear espacio de intercambio:

# Check current memory and swap
free -h

# Create a swap file (example: 8GB)
sudo fallocate -l 8G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

# Make persistent across reboots
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

Estimaciones de memoria por imagen:

• Desentrelazado estándar: ~10 MB por imagen

• Desentrelazado con reconocimiento de texturas: ~15 MB por imagen

Chloros calcula automáticamente la memoria necesaria en función del tamaño de su conjunto de datos y le avisa si se recomienda el espacio de intercambio.

Plan de contingencia por falta de memoria (OOM)

Si se detecta una condición de falta de memoria durante el procesamiento:

1. Chloros reduce automáticamente el número de trabajadores de la GPU

2. Cambia del canal fused_gpu al canal tiled_gpu (más eficiente en cuanto a memoria)

3. Continúa el procesamiento con un rendimiento reducido en lugar de bloquearse

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Implementación en campo

Consideraciones sobre la alimentación

Modelo Jetson	Consumo típico	Notas
Jetson Nano	5-10 W	USB-C o conector cilíndrico
Jetson Orin Nano	7-15 W	Conector cilíndrico de CC
Jetson Orin NX	10-25 W	Conector cilíndrico de CC
Jetson AGX Orin	15-60 W	USB-C PD o conector cilíndrico

Planifique su presupuesto de energía para un procesamiento sostenido: el consumo máximo de energía se produce durante el Hilo 3 (Procesamiento), que requiere un uso intensivo de la GPU.

Recomendaciones de almacenamiento

• Se recomienda encarecidamente el uso de SSD NVMe para implementaciones arm64

• Las tarjetas SD son demasiado lentas para el procesamiento; utilícelas solo como medio de arranque

• Prevea un espacio de 2 a 3 veces el tamaño de los datos de imagen sin procesar para los resultados procesados

Funcionamiento sin periféricos a través de SSH

Chloros CLI es ideal para implementaciones de Jetson sin periféricos:

# SSH into the Jetson
ssh user@jetson-hostname

# Process a dataset
chloros-cli process /data/datasets/flight001 --format tiff-32

# Monitor export progress
chloros-cli export-status

Procesamiento automatizado con systemd

Cree un servicio systemd para el procesamiento automatizado:

# /etc/systemd/system/chloros-process.service
[Unit]
Description=Chloros Automated Processing
After=network.target

[Service]
Type=oneshot
User=chloros
ExecStart=/usr/bin/chloros-cli process /data/incoming --output /data/processed
StandardOutput=append:/var/log/chloros-process.log
StandardError=append:/var/log/chloros-process.log

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Combínelo con un temporizador de systemd para el procesamiento programado:

# /etc/systemd/system/chloros-process.timer
[Unit]
Description=Run Chloros Processing Every Hour

[Timer]
OnCalendar=hourly
Persistent=true

[Install]
WantedBy=timers.target

sudo systemctl enable chloros-process.timer
sudo systemctl start chloros-process.timer

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Flujos de trabajo de ejemplo

Procesamiento básico con Jetson

#!/bin/bash
# Process a drone flight dataset on Jetson
chloros-cli process /data/flights/flight_042 \
    --output /data/processed/flight_042 \
    --format tiff-32 \
    --indices NDVI NDRE GNDVI

Python SDK en Jetson

from chloros_sdk import ChlorosLocal

with ChlorosLocal() as chloros:
    chloros.create_project("field_survey_042")
    chloros.import_images("/data/flights/flight_042")
    chloros.configure(
        indices=["NDVI", "NDRE", "GNDVI"],
        export_format="TIFF (32-bit, Percent)",
        reflectance_calibration=True
    )
    chloros.process(mode="parallel")

print("Processing complete!")

Procesamiento por lotes de múltiples vuelos

#!/bin/bash
# Process all flight datasets in a directory
for flight in /data/flights/*/; do
    name=$(basename "$flight")
    echo "Processing $name..."
    chloros-cli process "$flight" \
        --output "/data/processed/$name" \
        --format tiff-32 \
        --indices NDVI NDRE
    echo "Completed $name"
done

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Sistemas Jetson recomendados para uso sobre el terreno

Para implementaciones sobre el terreno y aéreas, considere estas opciones de placas base Jetson Orin NX de 16 GB:

• Aéreo/drones: Sistemas con resistencia a las vibraciones (MIL-STD), ligeros (menos de 300 g) y refrigeración pasiva

• Campo resistente: Carcasas impermeables IP67/IP69K con conectividad para cámaras GigE PoE

• Mínimo/económico: Kits de desarrollo con carcasas adicionales

Póngase en contacto con el servicio de asistencia de MAPIR para obtener recomendaciones específicas de hardware para su escenario de implementación.

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Próximos pasos

• Linux Instalación — Detalles generales de la instalación de Linux

• Adaptación dinámica de la computación — Referencia completa de la estrategia de computación

• Canal de procesamiento — Descripción del canal de 4 subprocesos

• CLI : Línea de comandos — Referencia completa de CLI

• API : Python SDK — Referencia completa de SDK