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NVIDIA Jetson NX编解码全指南.docx

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简介：
本文档为使用NVIDIA Jetson NX进行视频编解码提供全面指导，涵盖硬件特性、软件配置及实际操作案例，助力开发者高效利用Jetson NX的强大功能。 适合想要使用NVIDIA Jetson系列进行编解码编程的同学学习。

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  • NVIDIA Jetson NX编解码全指南.docx
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    本文档为使用NVIDIA Jetson NX进行视频编解码提供全面指导，涵盖硬件特性、软件配置及实际操作案例，助力开发者高效利用Jetson NX的强大功能。 适合想要使用NVIDIA Jetson系列进行编解码编程的同学学习。
     
  • NVIDIA Jetson Xavier NX 设计指南.pdf
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    本手册为开发者提供详尽指导，助力其利用NVIDIA Jetson Xavier NX模块进行高效嵌入式AI与机器学习系统的开发设计。 英伟达NX模组的设计手册官方很难下载。
     
  • [NVIDIA] 使用 Jetson Xavier NX 的内核剪裁与重新编译指南
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    本指南详细介绍如何在Jetson Xavier NX开发板上进行内核剪裁及重新编译的过程，适用于需要定制化系统配置的开发者和研究人员。 本段落主要讲述基于 NVIDIA Jetson Xavier NX 开发者套件的环境配置、内核剪裁及重新编译流程。 Jetson Xavier NX 是一款体型小巧但功能强大的AI超级计算机，适用于嵌入式系统和边缘计算场景。它具备高达 21 TOPS 的加速计算能力，能够并行运行现代神经网络，并处理来自多个高分辨率传感器的数据。此外，Jetson Xavier NX 还支持所有热门的 AI 框架，并且是生产就绪型产品。
     
  • Jetson TX2 NX操作指南
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    《Jetson TX2 NX操作指南》是一份详尽的手册，指导用户如何使用NVIDIA Jetson TX2 NX模块进行开发和编程。涵盖硬件设置、软件安装及优化技巧等内容，旨在帮助开发者充分利用其高性能计算能力。 NVIDIA Jetson TX2学习手册 2.1 组装之亚克力板安装 2.2 烧录系统 2.2.1 虚拟机安装及Ubuntu 18.04系统安装 - VMware下载 - 在虚拟机中安装Ubuntu 18.04 2.2.2 系统和SDK烧录准备 - 准备工作 - 使用JetPack在虚拟机内下载 - 打开Ubuntu 18.04系统程序，搜索SDK - 将虚拟机中的Ubuntu 18.04连接到Jetson TX2 NX - 刷写系统 接下来进入STEP2 3 挂载M.2固态硬盘 4 格式化硬盘 5 新建磁盘分区 6 挂载磁盘 7 将系统移动至固态硬盘 1 复制系统文件 2 重启TX2 NX系统。 8 打开TX2 NX的终端，输入以下命令查看储存空间。 9 深度学习环境搭建 - 更换源 - 安装Pytorch * 下载适用于TX2的torch包（.whl） * 配置环境并安装pytorch * 安装 torchvision * 测试是否成功
     
  • NVIDIA Jetson Xavier 中文指南手册
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    《NVIDIA Jetson Xavier 中文指南手册》为开发者和工程师提供了详尽的操作指导与技术文档，帮助读者掌握Jetson Xavier的强大功能，适用于机器人、自动驾驶等AI项目。 我手动翻译了NVIDIA Jetson Xavier的中文指导手册，花费了几日时间。对于英语不太好的开发人员来说可以参考使用，但建议同时对照英文原版一起阅读以更好地理解内容。
     
  • Jetson-Inference Hello AI World指南：利用TensorRT和NVIDIA Jetson进行部署详解
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    本指南深入讲解如何使用TensorRT与NVIDIA Jetson平台快速高效地部署AI模型，通过Hello AI World项目带领读者掌握关键步骤和技术要点。 欢迎使用我们的NVIDIA 推理和实时库指导手册。 此手册旨在帮助您将神经网络有效地部署到嵌入式Jetson平台上，通过图形优化、内核融合以及FP16 和 INT8精度提升性能与能效。 本指南适用于视觉任务如图像识别、物体检测及语义分割，并提供了从实时摄影机供稿进行流处理的示例。有关C++和Python库的详细参考文档，请参阅相应部分。 遵循教程，您可以在Jetson上运行推理和迁移学习，包括收集自己的数据集并训练模型。内容涵盖图像分类、对象检测及分割。 目录 - 目前支持Jetson 和 JetPack 4.4.1版本。 - 新增了对象检测教程！ - 查阅最新更新和新功能。 Hello AI World在Jetson上可以完全运行，包括使用TensorRT进行推理以及使用PyTorch进行学习。 Hello AI World的推理部分——编写自己的图像分类及物体识别应用代码并展示实时相机演示——可以在您的Jetson设备上大约两小时内完成或更短时间，而迁移学习则建议过夜执行以获得最佳效果。
     
  • NVIDIA Jetson TX2 SPI编程
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    NVIDIA Jetson TX2 SPI编程 简介：本教程详细介绍在NVIDIA Jetson TX2平台上进行SPI（串行外设接口）编程的方法与技巧，涵盖硬件配置、软件开发及常见问题解决。 NVIDIA JETSON TX2 spi接口调试过程中，在J21接口进行spi收发对接，如果能收到数据且与代码内发送的数据一致，则表示接口调试成功。
     
  • NVIDIA Jetson平台Torch安装指南及Jetson-Inference使用教程
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    本指南详细介绍了在NVIDIA Jetson平台上安装PyTorch的方法，并提供了Jetson-Inference库的基础使用教程，帮助开发者快速上手深度学习应用开发。 基于NVIDIA Jetson平台的Torch安装教程及Jetson-Inference使用是我最喜欢的部分之一。最近我一直在寻找适用于不同阶段的各种加速工具，而Jetson平台上的TensorRT则是在推理阶段非常实用的一种解决方案。我会在不久的将来专门写一篇总结文章来介绍各种不同的加速工具。 书中关于如何利用TensorRT的内容有些复杂，并且我在尝试安装时遇到了一些问题和挑战。在这里我想分享一下我最终成功完成安装的方法，希望能对其他人有所帮助。
     
  • NVIDIA 英伟达 Jetson Orin 模块设计指南
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    本指南详述了英伟达Jetson Orin模块的设计原则与实践，旨在帮助开发者和工程师优化硬件集成、散热管理及系统性能。 ### NVIDIA-英伟达-Jetson Orin 模块设计指南关键知识点解析 #### 标题及描述概览 文档“NVIDIA-英伟达-Jetson Orin 模块设计指南”明确指出其内容是关于Jetson Orin系列模块的设计指导。该文档为开发人员提供了详细的硬件设计指南，特别是针对Jetson Orin NX和Nano系列。 #### 关键知识点分析 ##### 1. 文档历史与版本变更 - **初版发布日期**: 2022年4月25日。 - **重大更新**: - 2022年9月30日，文档加入了对Orin Nano系列模块的支持，并且更新了多个章节。具体包括： - Section 3.1: 描述添加了PCIe到NVMe配置作为二级启动存储的选项； - Table 6-1 和 Section 6.1：描述SYS_RESET*信号行为，强调载体板必须支持5V VDD_IN电压（更高VDD_IN是可选的）； - Figure 6-4: 更新了电源按钮供电序列图中的遗漏文本。 - 2022年12月20日，文档进一步更新内容涉及存储选项、UPHY块、SLEEPWAKE*和SYS_RESET*等关键细节。 ##### 2. 存储选项 - **USB 和 PCIe**: 版本1.0中提到，在Jetson Orin NX与Nano系列模块上可以使用USB 3.2或PCIe接口进行存储扩展。此更新增强了模块的灵活性，使用户能够根据具体应用场景选择最合适的存储方式。 ##### 3. 电源管理 - **SYS_RESET***: 描述了在载体板控制下SYS_RESET*信号的行为，确保系统启动过程中的稳定性。 - **VDD_IN**: 载体板必须支持5V VDD_IN电压以保证不同环境下的稳定运行。 - **SHUTDOWN_REQ***: 更新描述移除了不准确信息，提高文档准确性。 ##### 4. 接口映射 - 对UPHY映射表进行了修正，确保Jetson Orin NX和Nano系列模块接口的正确性。同时纠正了DPAUX引脚的PN错误。 ##### 5. 总结 《NVIDIA-英伟达-Jetson Orin 模块设计指南》是一份详尽的设计文档，为开发人员提供了关于Jetson Orin NX和Nano系列模块的所有必要信息。经过多次更新和完善，该文档覆盖了从初始设计到详细接口映射的各个方面，确保开发者能充分利用其强大功能以满足各种应用需求。
     
  • NVIDIA CUDA编程指南
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    《NVIDIA CUDA编程指南》是一本深入介绍CUDA架构和编程技术的专业书籍，帮助开发者高效利用GPU进行并行计算。 ### NVIDIA CUDA 编程指南 #### 一、高性能计算与并行计算概述 在现代个人计算机中，中央处理器（CPU）和操作系统处理着极其复杂的任务。当你使用计算机时，操作系统会跟踪你所有的活动，在后台进行通信，并组织你在听音乐、浏览网页和阅读电子邮件时所需的各种信息。尽管CPU一次只能执行一个任务，但由于其足够的速度，这些串行任务似乎可以同时运行。随着新型多核CPU的出现，每个核心都可以同时处理额外的任务。 然而，还有一类不同的计算问题——并行计算，在过去主要局限于大型服务器集群和异构超级计算机中。标准的CPU架构非常擅长管理许多独立的任务，但在处理能够分解成多个更小元素并在并行环境中分析的问题时效率不高。这正是图形处理单元（GPU）擅长解决的问题类型。 GPU在快速且经济地解决此类问题方面具有巨大潜力。GPU计算是指利用GPU的强大并行处理能力来执行大规模数据并行运算的技术，这一技术不仅广泛应用于科学计算领域如天气预报、流体动力学模拟等，也应用于人工智能和深度学习等领域。 #### 二、NVIDIA Tesla GPU 解决方案 **2.1 GPU 计算解决方案集** NVIDIA Tesla GPU 解决方案包括一系列硬件和软件工具，旨在为高性能计算提供全面支持。这些解决方案覆盖从桌面级超级计算机到服务器级别的各种应用环境，满足不同规模的数据处理需求。 **2.2 行业标准架构** NVIDIA Tesla GPU 支持多种行业标准架构，确保其兼容性和可扩展性。这包括支持主流接口如PCI Express以及CUDA编程模型等软件开发框架。 **2.3 NVIDIA Tesla GPU** NVIDIA Tesla GPU 是专为高性能计算设计的图形处理器。它采用先进的GPU架构，能够高效处理大量并行计算任务。这些GPU拥有大量的流处理器，实现极高的浮点运算性能。 **2.4 NVIDIA Tesla GPU 桌面级超级计算机** 针对需要高性能计算能力但又受限于空间或预算的用户，NVIDIA提供了Tesla GPU桌面级超级计算机解决方案。这类设备结合了高性能GPU和强大的CPU，提供一个紧凑而高效的计算平台。 **2.5 NVIDIA Tesla GPU 服务器** 对于数据中心或大规模计算集群的需求，NVIDIA Tesla GPU 服务器是理想的解决方案。这些服务器配备了多个高性能GPU，能够处理海量数据并行计算任务。 **2.6 NVIDIA CUDA GPU 计算软件** CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它允许开发者直接访问GPU的并行计算资源。CUDA编程模型提供了丰富的API和库，使开发者能够充分利用GPU的计算能力来加速应用程序。 #### 三、案例研究 本章节通过具体的案例展示了GPU计算在各个领域的实际应用效果： **3.1 GPU 计算案例** - **医学影像：数字断层合成** 数字断层合成是一种医学影像技术。利用GPU加速处理，可以在短时间内生成高质量的三维图像。 - **模拟与设计：MRI安全生物医学植入物** 在生物医学工程领域，GPU计算可以显著加快MRI安全植入物的设计和测试过程。 - **地球科学：石油与天然气勘探** 地震数据分析是石油勘探的重要组成部分。利用GPU加速处理能够提高数据处理的速度和精度。 - **生物计算：分子动力学模拟** 在分子生物学中，GPU加速技术极大地提高了蛋白质结构预测和药物筛选速度。 - **科学计算：MathWorks MATLAB** MATLAB是一款广泛用于科学计算的软件。通过集成CUDA，用户可以使用GPU来加速复杂计算任务。 - **神经回路模拟：进化机器** 在神经科学研究领域，GPU计算能够构建大规模神经网络模型，以模拟神经系统功能。 #### 四、获取更多信息 NVIDIA CUDA 编程指南不仅是一本介绍 GPU 计算基础知识的手册，也是深入探索 GPU 技术及其在多个应用领域的实践的重要参考文献。通过理解和掌握其中的知识点，开发者和研究人员可以更好地利用GPU的强大并行计算能力，推动科学和技术的进步。