如何用Jetson搭建網路伺服器

① 有人知道NVIDIA Jetson TX2 嗎，這個相當於什麼水平的台式機

NVIDIA Jetson TX2 是開發板嵌入式平台，用途不同
簡單對比性能，被1千超低端電腦吊打。

② 用Nvidia Jetson TX2可以做什麼有意思的project

簡單的小東西可以做一個巡防小車 把深度學習模型比如Darknet（只有4M,C語言cuda編寫，很適合嵌入式）訓練好的模型移植進去 可以做到自動識別某一范圍內的物體 火災識別 路況分析=

③ Jetson Xavier pciex16是用來干什麼的插顯卡

用來插一個叫做Tegra Xavier的東西，這個東西有類似顯卡的核心，但其實是個人工智慧計算核心，用在機器人上的，對一般的電腦用戶來說這都屬於天外飛仙，完全接觸不到。

④ NVIDIA Jetson TX2使用筆記（一）：開機設置

由於項目需要，使用NVIDIA Jetson TX2作為硬體開發平台，在此記錄使用方法和遇到的問題。
注意 ：用戶名和密碼均為nvidia。
NVIDIA Jetson TX2是英偉達的嵌入式開發套件，可以進行視覺計算，而且具有快速啟動和超快運行的特點，詳細信息請去 官網 查看。

自帶的電源線插頭有些特殊，需要換成我們常見的那種介面，不用擔心會出問題。

准備一台顯示器，因為主板介面為HDMI，需要HDMI轉VGA線轉換器。

主板上只有一個USB介面和一個Micro USB介面，建議使用無線鍵盤和滑鼠共用一個介面，U盤或者其他外設使用另一個介面，當然有USB集線器更好。

插好電源並供電，接通顯示器、鍵盤、滑鼠，然後按下主板上紅色的開機按鈕，電路板上印有"POWER BTN"。

首次開機，屏幕會顯示一些提示信息，按步驟輸入以下命令：

cd ~/NVIDIA-INSTALL
sudo ./install.sh
reboot
很快就會進入系統，這時候問題就來了。
默認系統為Ubuntu 16.04，其他版本需要重刷，方法在後面會講到。

軟體源為國外伺服器，網速會很慢，需要換國內的 ARM 源，方法參見 這篇文章 。

備份/etc/lib路徑下的source.list文件，然後在終端（按ctrl+alt+T打開）執行以下命令：

將打開的文件的內容全部替換為：

然後在終端執行以下命令：

這樣，軟體源就更換為清華的了，網速會提升很多。

系統語言為English，相信大部分人還是喜歡中文，打開【設置】里的【語言支持】，添加中文簡體，然後將其移到首位，最後重啟使語言生效。這里如果不更換軟體源，輕則載入速度很慢，重則會載入失敗，所以首先要更換為清華的軟體源。

系統沒有瀏覽器，開始嘗試安裝Chrome沒有成功，可能是軟體源的問題，因為當時還沒有更換軟體源，後來在軟體中心的互聯網裡面有FireFox瀏覽器，可以安裝成功。

系統沒有中文輸入法，在終端執行以下命令：

然後重啟，在設置的文本輸入里添加我們安裝的語言即可。

⑤ nvidia jetson tx2 怎麼用

你是說獨立顯卡嗎？如果是，那麼是的！哪怕是筆記本，它內部已近無法加裝為筆記本特質的獨立顯卡、只要有適當的數據介面也可以使用外置顯卡！

⑥ 如何在Jetson TK1上安裝Caffe深度學習庫

您好，很高興為您解答。

第一步是登錄。將它跟一個本地路由連接，然後ssh訪問 elinux.org/Jetson/Remote_Access 上有具體的步驟 ，這時候在本地網路上會出現 tegra-ubuntu.local ， username 是ubuntu:
ssh [email protected]

默認密碼是 ubuntu，然後安裝NVIDIA的驅動，重啟：
sudo NVIDIA-INSTALLER/installer.sh
sudo shutdown -r now

一旦開發板重啟後，可以登錄進去，然後繼續安裝Caffe所需的環境：
ssh [email protected]
sudo add-apt-repository universe
sudo apt-get update
sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler gfortran \
libboost-dev cmake libleveldb-dev libsnappy-dev \
libboost-thread-dev libboost-system-dev \
libatlas-base-dev libhdf5-serial-dev libgflags-dev \
libgoogle-glog-dev liblmdb-dev gcc-4.7 g++-4.7

需要安裝 Cuda SDK 以建立和運行GPU程序

如果一切順利，運行『nvcc -V可以看到一個完整的編譯器版本信息。安裝Tegra版本的OpenCV.

下載並安裝Caffe

sudo apt-get install -y git
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
cd caffe && git checkout dev
cp Makefile.config.example Makefile.config
sed -i "s/# CUSTOM_CXX := g++/CUSTOM_CXX := g++-4.7/" Makefile.config

必須使用gcc 4.7版本，因為默認4.8會有一些問題。
make -j 8 all

完成後運行Caffe的測試包檢查是否成功。
make -j 8 runtest

最後運行Caffe的基準代碼來檢測一下性能。
build/tools/caffe time --model=models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt --gpu=0

大概花費30秒，輸出一組統計數字。它運行50迭代的識別pipleline。每個分析10個不同的輸入圖像。因此看一下「『Average Forward pass」時間，然後除以10就可以得到每個識別時間。

如若滿意，請點擊右側【採納答案】，如若還有問題，請點擊【追問】

希望我的回答對您有所幫助，望採納！

~ O(∩_∩)O~

⑦ 英偉達Jetson系列可以提供哪些解決方案

打造突破性產品無論是AI驅動的網路錄像機、高精度製造領域中的自動光學檢測設備，還是自主移動機器人，Jetson系列可提供滿足各種邊緣應用程序性能和預算需求的解決方案。國內英偉達的經銷商還是比較多的，其中思騰合力在行業內的口碑一直不錯，還成功入選濱海新區2021年天津市戰略性新興產業領軍企業，售後服務也挺好的，對這方面有興趣的話，可以去了解看看。

⑧ 英偉達開發板功能

英偉達開發板功能：Jetson Nano 是一款功能強大的人工智慧(AI)開發板，可助你快速入門學習 AI 技術，並將其應用到各種智能設備。

它搭載四核Cortex-A57處理器，128核Maxwell GPU及4GB LPDDR內存，擁有足夠的AI算力，可以並行運行多個神經網路，適用於需要圖像分類、目標檢測、分割、語音處理等功能的AI應用。

英偉達開發板功能介紹

它支持NVIDIA JetPack，其中包括用於深度學習，計算機視覺，GPU計算，多媒體處理，CUDA，cuDNN和TensorRT等軟體庫，以及其他一系列流行的AI框架和演算法，比如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。

⑨ jetsontx1 連接到wifi怎麼不能上網

nv這款是針對強圖像處理應用和高計算能力的。目前，如果是一般的圖像應用的話，使用中端的移動處理平台應該就夠了。像下面這種，1300W圖像輸入能量，四核心/八核心處理器：/page/tan-suo-m100xiang-xi-xin-xi-1