NVIDIA Jetson rokasgrāmata

Chloros uz NVIDIA Jetson nodrošina multispektrālo attēlu apstrādi perifērijā — laukā, bezpilota lidaparātos un attālās instalācijās. Chloros automātiski atpazīst jūsu Jetson modeli un optimizē apstrādes stratēģiju atbilstoši jūsu aparatūrai.

---

Atbalstītie Jetson modeļi

Modelis	RAM	Apstrādes stratēģija	Ieteicamais lietojums
Jetson AGX Orin	32–64 GB kopīgi	GPU_PARALLEL (4 darba procesi)	Maksimāla veiktspēja, lieli datu kopumi
Jetson Orin NX	8–16 GB kopīgi	GPU_PARALLEL (3 darba vienības, 16 GB) / GPU_SINGLE (8 GB)	Galvenais ieteikums izmantošanai gaisā un laukā
Jetson Orin Nano	8 GB koplietošana	GPU_SINGLE (1 darbinieks)	Ieejas līmeņa malu aprēķini
Jetson Nano	4–8 GB koplietošana	GPU_SINGLE (1 darba vienība)	Ieejas līmeņa risinājums ar ierobežotu atmiņu

Vecākie Jetson modeļi (TX2, TX1, Xavier NX) var netikt atbalstīti. Veiktspēja atšķirsies atkarībā no pieejamās GPU atmiņas un CUDA iespējām.

---

Prasības

• JetPack 6.x (ieteicams jaunākais)

• NVIDIA CUDA (iekļauts JetPack)

• Chloros+ licence (nepieciešama, lai piekļūtu CLI/SDK)

Instalēšana

# 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

Vispārīga informācija par Linux instalēšanu ir pieejama sadaļā Linux instalēšana.

---

Dinamiskā aprēķinu pielāgošana Jetson

Chloros automātiski atpazīst jūsu Jetson modeli un izvēlas optimālo apstrādes stratēģiju. Nav nepieciešama manuāla pielāgošana.

Kā tas darbojas

Palaides brīdī Chloros veic jūsu sistēmas profilēšanu:

1. Atpazīst Jetson modeli, izmantojot /proc/device-tree/model

2. Nolasīta pieejamā GPU/koplietošanas atmiņa

3.Izvēlēta apstrādes stratēģija (GPU_PARALLEL, GPU_SINGLE vai CPU_PARALLEL) 4. Automātiski iestatīts darba vienību skaits, cauruļvada tips un atmiņas sadale

Uzvedība katram modelim

Jetson modelis	Stratēģija	Darbinieki	Pieslēguma kanāls	Vienlaicīgums
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu (atmiņas efektīvs)	Sērijveida
Jetson Orin Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Sērijveida
Jetson Orin NX 8 GB	GPU_SINGLE	2	tiled_gpu	Serializēts
Jetson Orin NX 16 GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu (pilns GPU ceļš)	Vienlaicīgi
Jetson AGX Orin 32–64 GB	GPU_PARALLEL	4	fused_gpu	Vienlaicīgi

Jetson Orin NX 16 GB ir ideāls risinājums izvietošanai perifērijā — tam tiek piemērota GPU_PARALLEL stratēģija ar 3 vienlaicīgiem darba procesiem, nodrošinot reālu paralēlu GPU apstrādi kompakta izmēra ierīcē.

Galvenā atšķirība starp platformām ir atmiņa. Jetson Nano ar 8 GB kopējās atmiņas attēlus jāapstrādā pa vienam, izmantojot atmiņas ziņā efektīvu mozaīkveida pieeju, savukārt Orin NX ar 16 GB var vienlaikus apstrādāt 3 attēlus ar GPU, izmantojot augstākas caurlaidspējas apvienoto cauruļvadu.

Pilnīgu aprēķinu pielāgošanas atsauci skatiet Dinamiskā aprēķinu pielāgošana.

---

Siltuma vadība

Jetson ierīcēm ir ierobežota siltuma rezerves jauda, īpaši slēgtās vai gaisā esošās instalācijās. Chloros ietver automātisku siltuma uzraudzību un ierobežošanu:

Temperatūra	Darbība
< 70 °C	Normāla darbība — pilna apstrādes ātruma
70 °C (Brīdinājums)	Automātiski samazināt partijas lielumu
80 °C (Kritiska situācija)	Agresīva jaudas ierobežošana — zemāka vienlaicīguma pakāpe
90°C (Izslēgšana)	Pilnībā pārtrauc GPU apstrādi — nepieciešama atdzesēšana

Nodrošiniet atbilstošu ventilāciju un siltuma novadīšanu ilgstošai apstrādei, īpaši slēgtās lauka korpusos vai gaisa sistēmās. Termiskā jaudas ierobežošana samazinās apstrādes caurlaidspēju, lai aizsargātu aparatūru.

---

Atmiņas pārvaldība

Jetson ierīces izmanto vienotu atmiņu — GPU un CPU dala vienu un to pašu fizisko RAM. Tas nozīmē, ka norādītā VRAM (piem., 15,3 GB Orin NX 16 GB) nav atvēlēta tikai GPU; tā tiek dalīta ar operētājsistēmu un citiem procesiem.

Ieteikumi par apmaiņas atmiņu

Lieliem datu kopumiem vai Texture Aware debayer apstrādei Chloros var ieteikt izveidot apmaiņas atmiņu:

# 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

Aplēses par atmiņas patēriņu vienam attēlam:

• Standarta debayer: ~10 MB vienam attēlam

• Texture Aware debayer: ~15 MB vienam attēlam

Chloros automātiski aprēķina nepieciešamo atmiņu, pamatojoties uz jūsu datu kopas lielumu, un brīdina, ja tiek ieteikts izmantot apmaiņas telpu.

OOM (Out of Memory) rezerves risinājums

Ja apstrādes laikā tiek konstatēts atmiņas trūkums:

1. Chloros automātiski samazina GPU darba vienību skaitu

2. Pāriet no fused_gpu uz tiled_gpu cauruļvadu (efektīvāks atmiņas izmantojums)

3. Turpina apstrādi ar samazinātu caurlaidspēju, nevis pārtrauc darbību

---

Ieviešana laukā

Enerģijas patēriņa apsvērumi

Jetson modelis	Tipisks enerģijas patēriņš	Piezīmes
Jetson Nano	5–10 W	USB-C vai cilindriskais savienotājs
Jetson Orin Nano	7–15 W	DC cilindriskais savienotājs
Jetson Orin NX	10–25 W	DC cilindriskais savienotājs
Jetson AGX Orin	15–60 W	USB-C PD vai cilindriskais savienotājs

Plānojiet enerģijas budžetu ilgstošai apstrādei — maksimālais enerģijas patēriņš rodas GPU intensīvā 3. pavedienā (Apstrāde).

Ieteikumi par datu uzglabāšanu

• NVMe SSD ir stingri ieteicams arm64 ieviešanai

• SD kartes ir pārāk lēnas apstrādei — izmantojiet tās tikai kā sākuma datu nesējus

• Plānojiet 2–3 reizes lielāku apjomu nekā jūsu neapstrādāto attēlu datiem apstrādātajam rezultātam

Darbība bez monitora, izmantojot SSH

Chloros CLI ir ideāls bezmonitora Jetson ieviešanai:

# 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

Automatizēta apstrāde ar systemd

Izveidojiet systemd pakalpojumu automatizētai apstrādei:

# /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

Savienojiet ar systemd taimeri plānotai apstrādei:

# /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

---

Darba plūsmu piemēri

Pamata Jetson apstrāde

#!/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 uz 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!")

Vairāku lidojumu partiju apstrāde

#!/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

---

Ieteicamās Jetson sistēmas lietošanai laukā

Lietošanai laukā un gaisā apsveriet šādas Jetson Orin NX 16 GB nesējplates opcijas:

• Gaisā/dronos: sistēmas ar vibrācijas izturību (MIL-STD), vieglas (mazāk par 300 g), ar pasīvo dzesēšanu

• Izturīgas lauka apstākļos: IP67/IP69K ūdensizturīgi korpusi ar PoE GigE kameru savienojamību

• Minimāls/budžeta: Izstrādātāju komplekti ar papildus korpusiem

Sazinieties ar MAPIR atbalsta dienestu, lai saņemtu konkrētus aparatūras ieteikumus jūsu izmantošanas scenārijam.

---

Nākamie soļi

• Linux uzstādīšana — Vispārīga informācija par Linux uzstādīšanu

• Dinamiskā aprēķinu pielāgošana — Pilnīga aprēķinu stratēģijas atsauce

• Apstrādes cauruļvads — 4 pavedienu cauruļvada izpratne

• CLI : Komandrinda — Pilnīga CLI atsauce

• API : Python SDK — Pilna SDK atsauce