NVIDIA Jetson ガイド

NVIDIA Jetson 上の Chloros は、現場、UAV、遠隔地での設置環境など、エッジ環境におけるマルチスペクトル画像処理を実現します。Chloros は、お使いの Jetson モデルを自動的に検出し、ハードウェアに合わせて処理戦略を最適化します。

---

対応する Jetson モデル

モデル	RAM	処理戦略	推奨用途
Jetson AGX Orin	32-64GB 共有	GPU_PARALLEL (4 ワーカー)	最高性能、大規模データセット
Jetson Orin NX	8-16GB 共有	GPU_PARALLEL (3 ワーカー、16GB) / GPU_SINGLE (8GB)	航空機搭載およびフィールド展開における主な推奨構成
Jetson Orin Nano	8GB 共有	GPU_SINGLE (1ワーカー)	エントリーレベルのエッジコンピューティング
Jetson Nano	4-8GB 共有	GPU_SINGLE (1ワーカー)	エントリーレベル、メモリ制約あり

旧型Jetsonモデル (TX2、TX1、Xavier NX) はサポートされていない場合があります。パフォーマンスは、利用可能なGPUメモリとCUDA機能によって異なります。

---

要件

• JetPack 6.x (最新版を推奨)

• NVIDIA CUDA (JetPackに同梱)

• Chloros+ ライセンス (CLI/SDKへのアクセスに必要)

インストール

# 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

Linuxの一般的なインストール手順については、Linuxのインストールを参照してください。

---

Jetsonにおける動的演算適応

Chlorosは、お使いのJetsonモデルを自動的に検出し、最適な処理戦略を選択します。手動での調整は不要です。

仕組み

起動時、Chlorosはシステムのプロファイリングを行います：

1. /proc/device-tree/modelを使用してJetsonモデルを検出

2.利用可能なGPU/共有メモリを読み取ります

3.処理戦略を選択します（GPU_PARALLEL、GPU_SINGLE、またはCPU_PARALLEL） 4. ワーカー数、パイプラインタイプ、およびメモリ割り当てを自動的に設定します

モデルごとの動作

Jetson モデル	戦略	ワーカー数	パイプライン	並行処理数
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu (メモリ効率化)	シリアル化
Jetson Orin Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	シリアル化
Jetson Orin NX 8GB	GPU_SINGLE	2	tiled_gpu	シリアライズ済み
Jetson Orin NX 16GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu (フルGPUパス)	並列
Jetson AGX Orin 32-64GB	GPU_PARALLEL	4	fused_gpu	並行

Jetson Orin NX 16GBはエッジ展開に最適なモデルです。3つの並列ワーカーを備えたGPU_PARALLEL戦略を採用し、コンパクトなフォームファクタで真の並列GPU処理を実現します。

プラットフォーム間の主な違いはメモリです。 8GBの共有メモリを搭載したJetson Nanoは、メモリ効率に優れたタイル処理方式を用いて画像を1枚ずつ処理する必要がありますが、16GBを搭載したOrin NXは、高スループットの融合パイプラインを使用して、GPU上で3枚の画像を同時に処理できます。

コンピュート適応に関する詳細については、動的コンピュート適応を参照してください。

---

熱管理

Jetsonデバイスは、特に密閉環境や航空機搭載環境において、熱的余裕が限られています。Chlorosには、自動的な温度監視およびスロットリング機能が含まれています：

温度	アクション
< 70°C	通常動作 — フル処理速度
70°C (警告)	バッチサイズを自動的に縮小
80°C (危険)	強力なスロットリング — 並行処理数を低減
90°C (シャットダウン)	GPU処理を完全に停止 — 冷却が必要

特に密閉されたフィールドエンクロージャーや航空機搭載システムでは、持続的な処理を行うために十分な換気と放熱を確保してください。サーマルスロットリングは、ハードウェアを保護するために処理スループットを低下させます。

---

メモリ管理

Jetsonデバイスはユニファイドメモリを採用しており、GPUとCPUが同じ物理RAMを共有します。つまり、報告されるVRAM（例：Orin NX 16GBでは15.3GB）はGPU専用メモリではなく、オペレーティングシステムや他のプロセスと共有されています。

スワップ領域の推奨

大規模なデータセットやテクスチャ対応デベイヤー処理の場合、Chlorosはスワップ領域の作成を推奨することがあります：

# 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

画像ごとのメモリ推定値：

• 標準デベイヤー：画像あたり約10MB

• テクスチャ対応デベイヤー：画像あたり約15MB

Chlorosは、データセットのサイズに基づいて必要なメモリを自動的に計算し、スワップが推奨される場合は警告を表示します。

OOM（メモリ不足）時のフォールバック

処理中にメモリ不足の状態が検出された場合：

1. Chlorosは自動的にGPUワーカー数を削減します

2. fused_gpuからtiled_gpuパイプラインへフォールバックします（メモリ効率が向上）

3. クラッシュすることなく、スループットを低下させた状態で処理を継続します

---

現場での導入

電力に関する考慮事項

Jetsonモデル	標準消費電力	備考
Jetson Nano	5-10W	USB-C またはバレルジャック
Jetson Orin Nano	7-15W	DCバレルジャック
Jetson Orin NX	10-25W	DCバレルジャック
Jetson AGX Orin	15-60W	USB-C PD またはバレルジャック

持続的な処理のための電力予算を計画してください。ピーク時の消費電力は、GPUを多用するスレッド3（処理）中に発生します。

ストレージの推奨事項

• NVMe SSD：arm64環境での導入には強く推奨されます

• SDカードは処理には速度が不足しています — ブートメディアとしてのみ使用してください

• 処理後の出力データには、生画像データの2～3倍の容量を確保してください

SSH を使用したヘッドレス運用

Chloros CLIは、ヘッドレスJetsonデプロイメントに最適です：

# 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

systemdを使用した自動処理

自動処理用のsystemdサービスを作成します：

# /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

スケジュール処理を行うには、systemdタイマーと組み合わせて使用します:

# /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

---

ワークフローの例

基本的なJetson処理

#!/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

Jetson での Python SDK

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!")

複数のフライトのバッチ処理

#!/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

---

フィールド用途におすすめの Jetson システム

フィールドおよび航空機搭載用途には、以下の Jetson Orin NX 16GB キャリアボードのオプションをご検討ください：

• 航空機/ドローン：耐振動規格（MIL-STD）対応、軽量（300g未満）、パッシブ冷却のシステム

• 過酷なフィールド環境：PoE GigEカメラ接続機能を備えたIP67/IP69K防水エンクロージャー

• 最小構成/低予算：アドオンエンクロージャー付き開発者キット

導入シナリオに応じた具体的なハードウェアの推奨事項については、MAPIR サポートまでお問い合わせください。

---

次のステップ

• Linux インストール — Linux インストールの概要

• 動的コンピューティング適応 — コンピューティング戦略の完全なリファレンス

• 処理パイプライン — 4スレッドパイプラインの概要

• CLI : コマンドライン — CLIの完全なリファレンス

• API : Python SDK — SDKの完全リファレンス