젯슨 명령툴

1. GPU 활용 확인

Jetson Nano는 GPU 가속이 가능한지 확인하는 것이 중요합니다.

CUDA 버전 확인: 

nvcc --version
출력:

jetson@ubuntu:~$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Oct_23_22:16:07_PDT_2022
Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.315
Build cuda_11.4.r11.4/compiler.31964100_0
jetson@ubuntu:~$

TensorFlow에서 GPU 확인: 

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

PyTorch에서 GPU 확인: 

import torch
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

2. Jetson stats

Jetson Top은 NVIDIA Jetson 시리즈의 개발 보드에서 CPU, GPU, RAM, 전력 사용량, 온도 등의 리소스 사용 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 도구입니다. Jetson 플랫폼에서 하드웨어 리소스를 효율적으로 관리하고 최적화된 애플리케이션을 개발하는 데 유용합니다.

설치: 

sudo pip3 install -U jetson-stats

사용: 

jtop

[그림.1] jtop 실행

표시정보:

  • CPU 사용률: 각 코어별 점유율
  • GPU 사용률: GPU 작업량 및 점유율
  • 메모리 상태: RAM 및 SWAP 사용량
  • 온도: 주요 하드웨어 구성 요소의 온도
  • 전력 사용량: 소비 전력과 관련 데이터
  • 시스템 정보: JetPack 버전, 장치 모델, 사용 가능한 드라이버 등

3. Jetson Utilities

Jetson Nano에서 센서나 하드웨어 관련 작업을 위해 NVIDIA의 jetson.utils와 jetson.inference 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

설치: 

sudo apt-get install -y python3-jetson-inference python3-jetson-utils

예제: 카메라 스트리밍

import jetson.inference
import jetson.utils

camera = jetson.utils.videoSource("/dev/video0")  # 카메라 장치
display = jetson.utils.videoOutput("display://0")  # 디스플레이 출력

while display.IsStreaming():
    img = camera.Capture()
    display.Render(img)