NVIDIA Jetson 가이드

XPROTX000047NVIDIA Jetson에서 실행되는 XPROTX는 현장, 무인항공기(UAV), 원격 설치 환경 등 에지(edge) 환경에서 다중 스펙트럼 이미지 처리를 가능하게 합니다. Chloros는 사용자의 Jetson 모델을 자동으로 감지하고 해당 하드웨어에 맞게 처리 전략을 최적화합니다.

---

지원되는 Jetson 모델

모델	RAM	처리 전략	권장 용도
Jetson AGX Orin	32-64GB 공유	GPU_PARALLEL (4개 워커)	최대 성능, 대용량 데이터셋
Jetson Orin NX	8-16GB 공유	GPU_PARALLEL (3개 워커, 16GB) / GPU_SINGLE (8GB)	항공 및 현장 배포를 위한 주요 권장 사양
Jetson Orin Nano	8GB 공유	GPU_SINGLE (1개 워커)	엔트리 레벨 엣지 컴퓨팅
Jetson Nano	4-8GB 공유	GPU_SINGLE (1개 워커)	메모리 제약이 있는 엔트리 레벨

구형 Jetson 모델(TX2, TX1, Xavier NX)은 지원되지 않을 수 있습니다. 성능은 사용 가능한 GPU 메모리 및 CUDA 기능에 따라 달라질 수 있습니다.

---

요구 사항

• JetPack 6.x (최신 버전 권장)

• NVIDIA CUDA (JetPack에 포함됨)

• Chloros+ 라이선스 (CLI/SDK 액세스 시 필수)

설치

# 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

일반적인 Linux 설치 방법은 Linux 설치를 참조하십시오.

---

Jetson에서의 동적 컴퓨팅 적응

Chloros는 Jetson 모델을 자동으로 감지하고 최적의 처리 전략을 선택합니다. 수동 조정은 필요하지 않습니다.

작동 방식

시작 시, Chloros는 시스템을 프로파일링합니다:

1. /proc/device-tree/model를 통해 Jetson 모델 감지

2.사용 가능한 GPU/공유 메모리 읽기

3.처리 전략 선택 (GPU_PARALLEL, GPU_SINGLE 또는 CPU_PARALLEL) 4. 워커 수, 파이프라인 유형 및 메모리 할당을 자동으로 설정

모델별 동작

Jetson 모델	전략	워커 수	파이프라인	동시 실행 수
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu (메모리 효율적)	직렬화됨
Jetson Orin Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	직렬화됨
Jetson Orin NX 8GB	GPU_SINGLE	2	tiled_gpu	직렬화됨
Jetson Orin NX 16GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu (전체 GPU 경로)	동시 실행
Jetson AGX Orin 32-64GB	GPU_PARALLEL	4	fused_gpu	동시 실행

Jetson Orin NX 16GB는 엣지 배포에 최적의 선택입니다. 이 모델은 3개의 동시 작업자를 지원하는 GPU_PARALLEL 전략을 적용하여, 콤팩트한 폼 팩터에서 진정한 병렬 GPU 처리를 제공합니다.

플랫폼 간의 핵심적인 차이점은 메모리입니다. 8GB의 공유 메모리를 갖춘 Jetson Nano는 메모리 효율적인 타일링 방식을 사용하여 이미지를 한 번에 하나씩 처리해야 하는 반면, 16GB를 갖춘 Orin NX는 더 높은 처리량을 제공하는 융합 파이프라인을 사용하여 GPU를 통해 3개의 이미지를 동시에 처리할 수 있습니다.

전체 컴퓨트 적응에 대한 자세한 내용은 동적 컴퓨트 적응을 참조하십시오.

---

열 관리

Jetson 장치는 특히 밀폐된 환경이나 항공기 탑재 환경에서 열 여유 공간이 제한적입니다. Chloros에는 자동 열 모니터링 및 스로틀링 기능이 포함되어 있습니다:

온도	조치
< 70°C	정상 작동 — 최대 처리 속도
70°C (경고)	배치 크기 자동 감소
80°C (위험)	강력한 스로틀링 — 동시 실행 수 감소
90°C (종료)	GPU 처리 완전히 중지 — 냉각 필요

지속적인 처리를 위해, 특히 밀폐된 현장 인클로저나 항공 시스템에서는 적절한 환기 및 방열을 확보하십시오. 열 스로틀링은 하드웨어를 보호하기 위해 처리 처리량을 줄입니다.

---

메모리 관리

Jetson 장치는 통합 메모리를 사용합니다. 즉, GPU와 CPU가 동일한 물리적 RAM을 공유합니다. 이는 표시된 VRAM(예: Orin NX 16GB의 경우 15.3GB)이 전용 GPU 메모리가 아니며, 운영 체제 및 다른 프로세스와 공유된다는 것을 의미합니다.

스왑 권장 사항

대용량 데이터셋이나 텍스처 인식 디베이어(Texture Aware debayer) 처리를 수행하는 경우, Chloros에서 스왑 공간 생성을 권장할 수 있습니다:

# 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

이미지당 예상 메모리 사용량:

• 표준 디베이어: 이미지당 약 10MB

• 텍스처 인식 디베이어: 이미지당 약 15MB

Chloros는 데이터셋 크기를 기반으로 필요한 메모리를 자동으로 계산하며, 스왑 공간이 권장될 경우 경고합니다.

OOM(메모리 부족) 대체 처리

처리 중 메모리 부족 상태가 감지되면:

1. Chloros는 GPU 워커 수를 자동으로 줄입니다

2. fused_gpu에서 tiled_gpu 파이프라인으로 전환(메모리 효율성 향상)

3. 시스템 중단 대신 처리량을 줄여 작업을 계속 진행

---

현장 배포

전력 고려 사항

Jetson 모델	일반적인 전력 소비량	참고 사항
Jetson Nano	5-10W	USB-C 또는 배럴 잭
Jetson 모델	일반적인 전력 소비	비고
Jetson Nano	5-10W	USB-C 또는 배럴 잭
Jetson Orin Nano	7-15W	DC 배럴 잭
Jetson Orin NX	10-25W	DC 배럴 잭
Jetson AGX Orin	15-60W	USB-C PD 또는 배럴 잭

지속적인 처리를 위한 전력 예산을 계획하십시오 — 최대 전력 소비는 GPU 집약적인 스레드 3(처리)에서 발생합니다.

스토리지 권장 사항

• NVMe SSD는 arm64 배포 시 강력히 권장됩니다.

• SD 카드는 처리 속도가 너무 느리므로 부팅 미디어로만 사용하십시오.

• 처리된 출력물을 위해 원본 이미지 데이터 크기의 2~3배를 확보하십시오.

SSH를 통한 헤드리스 운영

Chloros CLI는 헤드리스 Jetson 배포에 이상적입니다:

# 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

systemd를 이용한 자동 처리

자동 처리를 위한 systemd 서비스를 생성하십시오:

# /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

예약 처리를 위해 systemd 타이머와 연동하세요:

# /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

---

워크플로 예시

기본 Jetson 처리

#!/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

Jetson에서의 Python 및 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!")

여러 비행 데이터 일괄 처리

#!/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

---

현장 사용을 위한 권장 Jetson 시스템

현장 및 항공기 탑재용으로는 다음 Jetson Orin NX 16GB 캐리어 보드 옵션을 고려해 보십시오:

• 항공기/드론: 진동 등급(MIL-STD)을 충족하고, 경량(300g 미만)이며, 수동 냉각 방식인 시스템

• 견고한 현장: IP67/IP69K 방수 인클로저와 PoE GigE 카메라 연결 기능을 갖춘 시스템

• 최소 구성/저가형: 추가 인클로저가 포함된 개발자 키트

배포 시나리오에 맞는 구체적인 하드웨어 권장 사항이 필요하시면 MAPIR 지원팀에 문의하십시오.

---

다음 단계

• Linux 설치 — 일반적인 Linux 설치 세부 정보

• 동적 컴퓨팅 적응 — 전체 컴퓨팅 전략 참조

• 처리 파이프라인 — 4스레드 파이프라인 이해

• CLI : 명령줄 — 전체 CLI 참조

• API : Python SDK — SDK 전체 참조