Руководство по NVIDIA Jetson

Chloros на платформе NVIDIA Jetson обеспечивает обработку мультиспектральных изображений на периферии — в полевых условиях, на БПЛА и в удаленных установках. Chloros автоматически определяет модель Jetson и оптимизирует стратегию обработки с учетом особенностей вашего оборудования.

---

Поддерживаемые модели Jetson

Модель	ОЗУ	Стратегия обработки	Рекомендуемое использование
Jetson AGX Orin	32–64 ГБ общего	GPU_PARALLEL (4 рабочих процесса)	Максимальная производительность, большие наборы данных
Jetson Orin NX	8–16 ГБ общей памяти	GPU_PARALLEL (3 рабочих процесса, 16 ГБ) / GPU_SINGLE (8 ГБ)	Основная рекомендация для развертывания в воздухе и в полевых условиях
Jetson Orin Nano	8 ГБ общей памяти	GPU_SINGLE (1 рабочий узел)	Пограничные вычисления начального уровня
Jetson Nano	4–8 ГБ общей памяти	GPU_SINGLE (1 рабочий процесс)	Начальный уровень, ограниченная память

Устаревшие модели Jetson (TX2, TX1, Xavier NX) могут не поддерживаться. Производительность будет зависеть от доступной памяти GPU и возможностей CUDA.

---

Требования

• JetPack 6.x (рекомендуется последняя версия)

• NVIDIA CUDA (входит в состав JetPack)

• Лицензия Chloros+ (требуется для доступа к CLI/SDK)

Установка

# 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

Общие сведения об установке Linux см. в разделе Установка Linux.

---

Динамическая адаптация вычислений на Jetson

Chloros автоматически определяет вашу модель Jetson и выбирает оптимальную стратегию обработки. Ручная настройка не требуется.

Как это работает

При запуске Chloros анализирует вашу систему:

1. Определяет модель Jetson с помощью /proc/device-tree/model

2. Считывает доступную память GPU/общую память

3.Выбирает стратегию обработки (GPU_PARALLEL, GPU_SINGLE или CPU_PARALLEL) 4. Автоматически устанавливает количество рабочих процессов, тип конвейера и распределение памяти

Поведение для каждой модели

Модель Jetson	Стратегия	Рабочие процессы	Конвейер	Параллелизм
Jetson Nano 8 ГБ	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu (эффективное использование памяти)	Последовательное
Jetson Orin Nano 8 ГБ	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu	Последовательная
Jetson Orin NX 8 ГБ	GPU_SINGLE	2	tiled_gpu	Сериализованный
Jetson Orin NX 16 ГБ	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu (полный путь GPU)	Параллельный
Jetson AGX Orin 32–64 ГБ	GPU_PARALLEL	4	fused_gpu	Параллельный

Jetson Orin NX 16 ГБ — идеальный вариант для развертывания на периферии: он поддерживает стратегию GPU_PARALLEL с 3 параллельными рабочими процессами, обеспечивая настоящую параллельную обработку на GPU в компактном форм-факторе.

Ключевое различие между платформами заключается в памяти. Jetson Nano с 8 ГБ общей памяти должен обрабатывать изображения по одному, используя эффективный с точки зрения памяти подход с разбиением на фрагменты, в то время как Orin NX с 16 ГБ может одновременно обрабатывать 3 изображения на GPU, используя конвергированный конвейер с более высокой пропускной способностью.

Полную справку по адаптации вычислений см. в разделе Динамическая адаптация вычислений.

---

Управление тепловым режимом

Устройства Jetson имеют ограниченный тепловой запас, особенно при размещении в закрытых помещениях или на борту воздушных судов. Chloros включает автоматический мониторинг температуры и регулирование мощности:

Температура	Действие
< 70 °C	Нормальная работа — полная скорость обработки
70 °C (Предупреждение)	Автоматическое уменьшение размера пакета
80 °C (Критическое состояние)	Агрессивное ограничение — снижение параллелизма
90°C (Выключение)	Полная остановка обработки на GPU — требуется охлаждение

Обеспечьте адекватную вентиляцию и отвод тепла для непрерывной обработки, особенно в закрытых полевых корпусах или бортовых системах. Термическое ограничение снизит пропускную способность обработки для защиты аппаратного обеспечения.

---

Управление памятью

Устройства Jetson используют объединенную память — GPU и CPU используют одну и ту же физическую оперативную память. Это означает, что указанный объем VRAM (например, 15,3 ГБ на Orin NX 16 ГБ) не является выделенной памятью GPU; он используется совместно с операционной системой и другими процессами.

Рекомендации по подкачке

Для больших наборов данных или обработки с дебайеризацией с учетом текстур (Texture Aware) Chloros может рекомендовать создать пространство подкачки:

# 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

Ориентировочный объем памяти на одно изображение:

• Стандартная дебайеризация: ~10 МБ на изображение

• Дебайеризация с учетом текстур: ~15 МБ на изображение

Chloros автоматически рассчитывает необходимый объем памяти на основе размера вашего набора данных и предупреждает вас, если рекомендуется использовать подкачку.

Резервный вариант при нехватке памяти (OOM)

Если во время обработки обнаруживается нехватка памяти:

1. Chloros автоматически уменьшает количество рабочих процессов на GPU

2. Переключается с конвейера fused_gpu на tiled_gpu (более эффективный с точки зрения использования памяти)

3. Продолжает обработку с пониженной пропускной способностью, а не завершает работу

---

Развертывание в полевых условиях

Рекомендации по энергопотреблению

Модель Jetson	Типичное энергопотребление	Примечания
Jetson Nano	5–10 Вт	USB-C или разъем типа «barrel»
Jetson Orin Nano	7–15 Вт	Разъем DC barrel
Jetson Orin NX	10–25 Вт	Разъем DC barrel
Jetson AGX Orin	15–60 Вт	USB-C PD или разъем DC barrel

Рассчитайте потребность в питании для непрерывной обработки — пиковое энергопотребление наблюдается во время выполнения потока 3 (обработка), требующего интенсивной работы графического процессора.

Рекомендации по хранению

• SSD NVMe настоятельно рекомендуется для развертываний на arm64

• SD-карты слишком медленны для обработки — используйте их только в качестве загрузочного носителя

• Запланируйте объем, в 2–3 раза превышающий размер исходных изображений, для обработанных выходных данных

Работа без монитора через SSH

Chloros CLI идеально подходит для бездисплейных развертываний Jetson:

# 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

Автоматическая обработка с помощью systemd

Создайте службу systemd для автоматической обработки:

# /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

Свяжите с таймером systemd для запланированной обработки:

# /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

---

Примеры рабочих процессов

Базовая обработка на 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 на 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!")

Пакетная обработка нескольких полетов

#!/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

---

Рекомендуемые системы Jetson для полевого использования

Для полевого и воздушного применения рассмотрите следующие варианты несущих плат Jetson Orin NX 16 ГБ:

• Воздушное применение/дроны: системы с виброустойчивостью (MIL-STD), легкие (менее 300 г), с пассивным охлаждением

• Условия полевой эксплуатации: водонепроницаемые корпуса с защитой IP67/IP69K и подключением к камере GigE по PoE

• Минимальная/бюджетная: наборы для разработчиков с дополнительными корпусами

Обратитесь в MAPIR службу поддержки для получения конкретных рекомендаций по аппаратному обеспечению для вашего сценария развертывания.

---

Следующие шаги

• Linux Установка — Общие сведения об установке Linux

• Динамическая адаптация вычислительных ресурсов — Полное руководство по стратегиям вычислений

• Конвейер обработки — Описание 4-поточного конвейера

• CLI : Командная строка — Полное руководство по CLI

• API : Python SDK — Полное руководство по SDK