NVIDIA Jetson-veiledning

Chloros på NVIDIA Jetson muliggjør multispektral bildebehandling i utkanten – ute i felten, på UAV-er og i avsidesliggende installasjoner. Chloros gjenkjenner automatisk Jetson-modellen din og optimaliserer behandlingsstrategien for maskinvaren din.

---

Støttede Jetson-modeller

Modell	RAM	Behandlingsstrategi	Anbefalt bruk
Jetson AGX Orin	32–64 GB delt	GPU_PARALLEL (4 arbeidere)	Maksimal ytelse, store datasett
Jetson Orin NX	8–16 GB delt	GPU_PARALLEL (3 arbeidere, 16 GB) / GPU_SINGLE (8 GB)	Primær anbefaling for bruk i luften og i felten
Jetson Orin Nano	8 GB delt	GPU_SINGLE (1 arbeider)	Edge-databehandling på inngangsnivå
Jetson Nano	4–8 GB delt	GPU_SINGLE (1 arbeider)	Inngangsnivå, begrenset minne

Eldre Jetson-modeller (TX2, TX1, Xavier NX) støttes kanskje ikke. Ytelsen vil variere avhengig av tilgjengelig GPU-minne og CUDA-funksjonalitet.

---

Krav

• JetPack 6.x (siste versjon anbefales)

• NVIDIA CUDA (inkludert i JetPack)

• Chloros+ lisens (kreves for tilgang til CLI/SDK)

Installasjon

# 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

For generelle detaljer om installasjon av Linux, se Linux-installasjon.

---

Dynamisk beregnings tilpasning på Jetson

Chloros oppdager automatisk Jetson-modellen din og velger den optimale behandlingsstrategien. Ingen manuell justering er nødvendig.

Slik fungerer det

Ved oppstart profilerer Chloros systemet ditt:

1. Oppdager Jetson-modellen via /proc/device-tree/model

2. Leser tilgjengelig GPU/delt minne

3.Velger en behandlingsstrategi (GPU_PARALLEL, GPU_SINGLE eller CPU_PARALLEL) 4. Angir antall arbeidere, rørledningstype og minnetildeling automatisk

Oppførsel per modell

Jetson-modell	Strategi	Arbeidere	Rørledning	Samkjøring
Jetson Nano 8 GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu (minneeffektiv)	Serialisert
Jetson Orin Nano 8 GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Serialisert
Jetson Orin NX 8 GB	GPU_SINGLE	2	tiled_gpu	Serialisert
Jetson Orin NX 16 GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu (full GPU-bane)	Samtidig
Jetson AGX Orin 32–64 GB	GPU_PARALLEL	4	fused_gpu	Samtidig

Jetson Orin NX 16 GB er det perfekte valget for edge-distribusjon — den bruker GPU_PARALLEL-strategien med 3 samtidige arbeidere, og leverer ekte parallell GPU-behandling i en kompakt formfaktor.

Den viktigste forskjellen mellom plattformene er minne. En Jetson Nano med 8 GB delt minne må behandle bilder ett om gangen ved hjelp av en minneeffektiv tiled-tilnærming, mens en Orin NX med 16 GB kan kjøre 3 bilder gjennom GPU-en samtidig ved hjelp av den fusjonerte pipelinen med høyere gjennomstrømning.

For den komplette referansen for beregningsadaptasjon, se Dynamisk beregningsadaptasjon.

---

Termisk styring

Jetson-enheter har begrenset termisk spillerom, spesielt i lukkede eller luftbårne installasjoner. Chloros inkluderer automatisk termisk overvåking og regulering:

Temperatur	Tiltak
< 70 °C	Normal drift — full prosesseringshastighet
70 °C (Advarsel)	Reduser batchstørrelsen automatisk
80 °C (Kritisk)	Aggressiv begrensning — lavere samtidighet
90 °C (Avstengning)	Stopp GPU-prosessering helt — avkjøling nødvendig

Sørg for tilstrekkelig ventilasjon og kjøling for kontinuerlig behandling, spesielt i lukkede feltkabinetter eller luftbårne systemer. Termisk begrensning vil redusere behandlingskapasiteten for å beskytte maskinvaren.

---

Minnehåndtering

Jetson-enheter bruker unified memory — GPU-en og CPU-en deler det samme fysiske RAM-minnet. Dette betyr at den rapporterte VRAM-en (f.eks. 15,3 GB på Orin NX 16 GB) ikke er dedikert GPU-minne; den deles med operativsystemet og andre prosesser.

Anbefalinger for swap

For store datasett eller Texture Aware-debayer-behandling kan Chloros anbefale å opprette swap-plass:

# 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

Minneestimater per bilde:

• Standard debayer: ~10 MB per bilde

• Texture Aware debayer: ~15 MB per bilde

Chloros beregner automatisk nødvendig minne basert på størrelsen på datasettet ditt og varsler deg hvis swap anbefales.

OOM (Out of Memory) Fallback

Hvis det oppdages en situasjon med mangel på minne under behandlingen:

1. Chloros reduserer automatisk antall GPU-arbeidere

2. Faller tilbake fra fused_gpu til tiled_gpu-rørledningen (mer minneeffektiv)

3. Fortsetter behandlingen med redusert gjennomstrømning i stedet for å krasje

---

Utplassering i felt

Strømforhold

Jetson-modell	Typisk strømforbruk	Merknader
Jetson Nano	5–10 W	USB-C eller barrel-kontakt
Jetson Orin Nano	7–15 W	DC-barrel-kontakt
Jetson Orin NX	10–25 W	DC-barrel-kontakt
Jetson AGX Orin	15–60 W	USB-C PD eller barrel-kontakt

Planlegg strømforbruket for kontinuerlig prosessering — toppstrømforbruket oppstår under GPU-intensiv tråd 3 (prosessering).

Anbefalinger for lagring

• NVMe SSD anbefales på det sterkeste for arm64-distribusjoner

• SD-kort er for trege for prosessering — bruk dem kun som oppstartsmedium

• Planlegg for 2–3 ganger størrelsen på råbildedataene for bearbeidet utdata

Headless drift via SSH

Chloros CLI er ideelt for headless Jetson-distribusjoner:

# 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

Automatisert prosessering med systemd

Opprett en systemd-tjeneste for automatisert prosessering:

# /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

Kombiner med en systemd-timer for planlagt behandling:

# /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

---

Eksempler på arbeidsflyter

Grunnleggende Jetson-behandling

#!/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 på 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!")

Batchbehandling av flere flyvninger

#!/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

---

Anbefalte Jetson-systemer for feltbruk

For felt- og luftbårne installasjoner bør du vurdere disse Jetson Orin NX 16 GB-bærerkortalternativene:

• Luftbåren/drone: Systemer med vibrasjonsklassifisering (MIL-STD), lettvekt (under 300 g), passiv kjøling

• Robust felt: IP67/IP69K vanntette kabinetter med PoE GigE-kamera-tilkobling

• Minimal/budsjett: Utviklersett med tilleggskabinett

Kontakt MAPIR Support for spesifikke maskinvareanbefalinger for ditt bruksscenario.

---

Neste trinn

• Linux Installasjon — Generelle detaljer om Linux-installasjon

• Dynamisk databehandlingstilpasning — Fullstendig referanse for databehandlingsstrategi

• Behandlingsrørledning — Forståelse av 4-tråds rørledningen

• CLI : Kommandolinje — Fullstendig CLI-referanse

• API : Python SDK — Fullstendig referanse for SDK