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NVIDIA Jetson TX2 SPI编程

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简介：
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。

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  • 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 TX2简介
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    NVIDIA Jetson TX2是一款专为嵌入式AI系统设计的强大模块，搭载Pascal架构GPU及Denver CPU，支持深度学习与计算机视觉应用，适用于机器人、无人机等高性能计算需求场景。 详细介绍了NVIDIA TX2套件的基础和软件架构，总结得非常到位。
     
  • Jetson-TX2-PyTorch: 在Nvidia Jetson TX1/TX2上安装PyTorch
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    本项目提供在NVIDIA Jetson TX1和TX2开发板上安装PyTorch的详细教程，帮助开发者快速搭建深度学习环境。 在NVIDIA Jetson TX1/TX2上安装PyTorch是一个相对简单快捷的过程。作为新的深度学习框架，它在这两个板子上的运行效果很好，并且与TensorFlow不同的是，在TX1上构建时不需要外部交换分区。 尽管TX2具有32GB的eMMC空间，但TX1的空间只有其一半大小，由于JetPack、Ubuntu软件包和安装工件的限制，很容易耗尽存储空间。这里提供了一些清理方法来解决这一问题，并且这些步骤倾向于极简主义风格。 PyTorch开发人员推荐使用Anaconda发行版进行部署。然而，在ARM64架构下找到最新的Anaconda设置版本有些困难，所以我选择了全局Python库来进行安装。 提示：在TX2上运行~/jetson_clocks.sh脚本可以加速CPU的执行并启用多个内核，从而将PyTorch编译时间从大约45分钟减少到37分钟左右。虽然我还没有在TX1上测试过这一点，但预计速度提升效果应该类似。
     
  • [jetson tx2] CUDA9.0_arm
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    本资源提供针对NVIDIA Jetson TX2开发板的CUDA9.0_arm版本驱动及SDK包，适用于进行高性能并行计算和机器学习应用开发。 Jetson TX2 手动安装 CUDA9.0 的步骤如下：此包为 ARM 架构，为了方便以后使用特意保存上传。安装方法是解压后运行 `sudo dpkg -i cuda-xxxx.deb` 命令来依次安装这3个包。
     
  • Jetson TX2 PWM.docx
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    本文档《Jetson TX2 PWM》探讨了NVIDIA Jetson TX2模块上脉冲宽度调制（PWM）的应用与编程技巧，为开发者提供了详细的实践指导。 本段落将详细介绍如何在Jetson TX2上配置和使用PWM（脉宽调制器）。PWM是一种常见的数字信号处理技术，在电子设备、机器人及自动控制系统中广泛应用。 首先，我们来了解一下Jetson TX2上的PWM功能：它具有八个PWM输出接口，并支持通过sysfs接口或API进行用户空间或驱动程序级别的控制。 激活Jetson TX2的PWM需要经过导出所需PWm输出端口、设置期望周期和占空比以及启用/禁用PWM等步骤。对于四个可通过sysfs直接操作的PWM（分别是GP_PWM1至GP_PWM4，其中最后一个用于风扇），用户可以按照以下方法进行配置： 假设要为GP_PWM1设定参数，可执行如下命令： ``` echo 0 > /sys/class/pwm/pwmchip0/export cd /sys/class/pwm/pwmchip0/pwm0 echo 20000 > period echo 10000 > duty_cycle echo 1 > enable ``` 这将使GP_PWM1以5kHz频率和50%占空比输出脉冲信号。 对于风扇控制，用户需要通过J15连接器的4号针脚来验证PWM工作情况，并且需禁用默认的风扇驱动程序。具体操作包括修改设备树文件（hardware/nvidia/platform/t18x/common/kernel-dt/st18x-common-platform-stegra-186-quill-power-tree-p3489-1000-a00-00.dtsi），添加以下内容： ``` pwm-fan { status = disabled; vdd-fan-supply = <&vdd_fan>; }; ``` 此外，还需要确保风扇控制器的GPIO状态为低电平以允许PWM激活。 本段落详细介绍了如何在Jetson TX2上配置和使用PWM功能，并提供了相应的控制方法。用户可根据具体需求选择合适的设置方式来满足应用要求。
     
  • 在Jetson TX2上编译AArch64版的libtorch
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    本教程详细介绍如何在NVIDIA Jetson TX2开发板上从源码编译AArch64架构的PyTorch库libtorch，适用于需要在嵌入式设备上部署深度学习模型的研究者和开发者。 在深入探讨如何在Jetson TX2上编译AArch64版本的libtorch之前，我们先了解一下基本概念。libtorch是PyTorch的一个轻量级库，它提供了C++接口，允许开发者在C++环境中构建和运行深度学习模型。PyTorch是一个广泛使用的开源机器学习框架，以其动态计算图和直观API而闻名。AArch64则是ARM架构的一种64位变体，在嵌入式设备和服务器中广泛应用，包括NVIDIA的Jetson TX2开发板。 Jetson TX2是一款强大的嵌入式计算平台，适合进行AI和深度学习应用。它配备了NVIDIA Pascal GPU和一个由64位ARM Cortex-A57和A53核心组成的多核处理器，因此能够处理复杂的计算任务，如运行libtorch库。 在Jetson TX2上编译AArch64版本的libtorch时，请遵循以下步骤： 1. **环境准备**：确保你的系统是最新的。更新操作系统到最新版本，并安装必要的依赖项，例如CMake、CUDA（如果需要GPU支持）、cuDNN以及OpenCV等。这些库和工具对于编译libtorch至关重要。 2. **获取源代码**：访问PyTorch官方网站或GitHub仓库下载libtorch的源代码。通常，你需要找到针对AArch64架构的源码分支或特定版本。 3. **配置编译**：使用CMake作为构建系统，并根据你的需求选择CPU或GPU支持以及安装路径等选项进行配置。 ```bash mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DPYBIND11_PYTHON_VERSION=3.x -DBUILD_TESTING=OFF -DCUDA_ARCH_NAME=Pascal ..pathtolibtorch-source ``` 4. **编译与安装**：配置完成后，使用`make`命令进行编译。这可能需要一段时间，取决于你的硬件性能。 ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 5. **验证安装**：通过编写一个简单的C++程序来测试libtorch是否正确安装。这个程序可以加载预训练的模型并执行前向传播。 6. **优化**：为了在Jetson TX2上获得最佳性能，你可能需要进行额外的优化工作，例如调整CUDA计算能力和内存管理等参数设置。NVIDIA提供了针对Jetson平台的优化指南以充分利用硬件资源。 7. **部署和使用**：现在可以在你的C++项目中链接编译好的libtorch库并创建执行模型、预测或训练任务。 在编译AArch64版本的libtorch时可能会遇到各种问题，如依赖项不兼容等。解决这些问题通常需要查阅官方文档以及相关论坛上的信息，并适时调试编译过程以解决问题。保持耐心和对技术的理解是关键所在。 将libtorch移植到Jetson TX2这样的嵌入式平台不仅能够利用其强大的计算能力进行边缘计算，还能在资源有限的环境中实现高效的AI应用。尽管这个过程可能复杂，但一旦成功完成，将极大地扩展你的应用程序的功能潜力。
     
  • Jetson TX2 Generic Customer Pinmux Template
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    这段文档提供了一个针对NVIDIA Jetson TX2平台的通用客户引脚复用配置模板，帮助开发者灵活地配置和控制硬件接口。 Jetson TX2引脚的Excel对照表可用于计算物理引脚与虚拟引脚之间的映射关系。
     
  • Jetson TX2 数据手册
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    《Jetson TX2 数据手册》提供了详尽的技术规格和操作指南，帮助开发者深入了解NVIDIA Jetson TX2模块的各项功能与应用。 英伟达Jetson_TX2_Module_DataSheet_v1.1等4个文档资料。
     
  • 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
     
  • TensorRT-Caffe: 在NVIDIA Jetson TX2上的演示加速了基于Caffe的AlexNet模型...
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    TensorRT-Caffe是针对NVIDIA Jetson TX2平台优化的深度学习推理工具包，能显著提升基于Caffe框架的AlexNet等神经网络模型运行效率。 张量RT-Caffe在NVIDIA Jetson TX2上使用tensorRT加速了AlexNet的Caffe模型。有关中文详细说明，请参考《NVIDIA JETSON TX2 tensorRT加速Caffe实战.pdf》。先决条件：NVIDIA Jetson TX2 CUDA 8.0、人工神经网络张量RT .prototxt文件、.caffemodel文件和.binaryproto文件。建议使用Jetpack 3.1刷新TX2设备，以便自动安装所有必需的工具。 我们使用的Caffe模型尝试对三种不同类型的停车位进行分类，因此在Caffe中采用了AlexNet来实现此任务。输入和输出由Caffe模型的prototxt文件指定： layer { name: data type: Input top: data