如何用Jetson搭建网络服务器

① 有人知道NVIDIA Jetson TX2 吗，这个相当于什么水平的台式机

NVIDIA Jetson TX2 是开发板嵌入式平台，用途不同
简单对比性能，被1千超低端电脑吊打。

② 用Nvidia Jetson TX2可以做什么有意思的project

简单的小东西可以做一个巡防小车 把深度学习模型比如Darknet（只有4M,C语言cuda编写，很适合嵌入式）训练好的模型移植进去 可以做到自动识别某一范围内的物体 火灾识别 路况分析=

③ Jetson Xavier pciex16是用来干什么的插显卡

用来插一个叫做Tegra Xavier的东西，这个东西有类似显卡的核心，但其实是个人工智能计算核心，用在机器人上的，对一般的电脑用户来说这都属于天外飞仙，完全接触不到。

④ NVIDIA Jetson TX2使用笔记（一）：开机设置

由于项目需要，使用NVIDIA Jetson TX2作为硬件开发平台，在此记录使用方法和遇到的问题。
注意 ：用户名和密码均为nvidia。
NVIDIA Jetson TX2是英伟达的嵌入式开发套件，可以进行视觉计算，而且具有快速启动和超快运行的特点，详细信息请去 官网 查看。

自带的电源线插头有些特殊，需要换成我们常见的那种接口，不用担心会出问题。

准备一台显示器，因为主板接口为HDMI，需要HDMI转VGA线转换器。

主板上只有一个USB接口和一个Micro USB接口，建议使用无线键盘和鼠标共用一个接口，U盘或者其他外设使用另一个接口，当然有USB集线器更好。

插好电源并供电，接通显示器、键盘、鼠标，然后按下主板上红色的开机按钮，电路板上印有"POWER BTN"。

首次开机，屏幕会显示一些提示信息，按步骤输入以下命令：

cd ~/NVIDIA-INSTALL
sudo ./install.sh
reboot
很快就会进入系统，这时候问题就来了。
默认系统为Ubuntu 16.04，其他版本需要重刷，方法在后面会讲到。

软件源为国外服务器，网速会很慢，需要换国内的 ARM 源，方法参见 这篇文章 。

备份/etc/lib路径下的source.list文件，然后在终端（按ctrl+alt+T打开）执行以下命令：

将打开的文件的内容全部替换为：

然后在终端执行以下命令：

这样，软件源就更换为清华的了，网速会提升很多。

系统语言为English，相信大部分人还是喜欢中文，打开【设置】里的【语言支持】，添加中文简体，然后将其移到首位，最后重启使语言生效。这里如果不更换软件源，轻则加载速度很慢，重则会加载失败，所以首先要更换为清华的软件源。

系统没有浏览器，开始尝试安装Chrome没有成功，可能是软件源的问题，因为当时还没有更换软件源，后来在软件中心的互联网里面有FireFox浏览器，可以安装成功。

系统没有中文输入法，在终端执行以下命令：

然后重启，在设置的文本输入里添加我们安装的语言即可。

⑤ nvidia jetson tx2 怎么用

你是说独立显卡吗？如果是，那么是的！哪怕是笔记本，它内部已近无法加装为笔记本特质的独立显卡、只要有适当的数据接口也可以使用外置显卡！

⑥ 如何在Jetson TK1上安装Caffe深度学习库

您好，很高兴为您解答。

第一步是登录。将它跟一个本地路由连接，然后ssh访问 elinux.org/Jetson/Remote_Access 上有具体的步骤 ，这时候在本地网络上会出现 tegra-ubuntu.local ， username 是ubuntu:
ssh [email protected]

默认密码是 ubuntu，然后安装NVIDIA的驱动，重启：
sudo NVIDIA-INSTALLER/installer.sh
sudo shutdown -r now

一旦开发板重启后，可以登录进去，然后继续安装Caffe所需的环境：
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

需要安装 Cuda SDK 以建立和运行GPU程序

如果一切顺利，运行‘nvcc -V可以看到一个完整的编译器版本信息。安装Tegra版本的OpenCV.

下载并安装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

必须使用gcc 4.7版本，因为默认4.8会有一些问题。
make -j 8 all

完成后运行Caffe的测试包检查是否成功。
make -j 8 runtest

最后运行Caffe的基准代码来检测一下性能。
build/tools/caffe time --model=models/bvlc_alexnet/deploy.prototxt --gpu=0

大概花费30秒，输出一组统计数字。它运行50迭代的识别pipleline。每个分析10个不同的输入图像。因此看一下“‘Average Forward pass”时间，然后除以10就可以得到每个识别时间。

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希望我的回答对您有所帮助，望采纳！

~ O(∩_∩)O~

⑦ 英伟达Jetson系列可以提供哪些解决方案

打造突破性产品无论是AI驱动的网络录像机、高精度制造领域中的自动光学检测设备，还是自主移动机器人，Jetson系列可提供满足各种边缘应用程序性能和预算需求的解决方案。国内英伟达的经销商还是比较多的，其中思腾合力在行业内的口碑一直不错，还成功入选滨海新区2021年天津市战略性新兴产业领军企业，售后服务也挺好的，对这方面有兴趣的话，可以去了解看看。

⑧ 英伟达开发板功能

英伟达开发板功能：Jetson Nano 是一款功能强大的人工智能(AI)开发板，可助你快速入门学习 AI 技术，并将其应用到各种智能设备。

它搭载四核Cortex-A57处理器，128核Maxwell GPU及4GB LPDDR内存，拥有足够的AI算力，可以并行运行多个神经网络，适用于需要图像分类、目标检测、分割、语音处理等功能的AI应用。

英伟达开发板功能介绍

它支持NVIDIA JetPack，其中包括用于深度学习，计算机视觉，GPU计算，多媒体处理，CUDA，cuDNN和TensorRT等软件库，以及其他一系列流行的AI框架和算法，比如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。

⑨ jetsontx1 连接到wifi怎么不能上网

nv这款是针对强图像处理应用和高计算能力的。目前，如果是一般的图像应用的话，使用中端的移动处理平台应该就够了。像下面这种，1300W图像输入能量，四核心/八核心处理器：/page/tan-suo-m100xiang-xi-xin-xi-1