NVIDIA Jetson Orin Nano Super DevKit(8GB) Settings

NVIDIA Jetson Orin Nano Super DevKit 초기 설정 과정을 단계별로 상세히 안내드리겠습니다.
본 가이드는 펌웨어 3.0에서 시작하여 JetPack 6.0, OpenCV CUDA 설정까지 실제 진행한 경험을 바탕으로 작성된 완전한 설정 과정입니다.

준비물

NVIDIA Jetson Orin Nano Super DevKit(8GB)
전용 Power / 220V 3구

64GB 이상 microSD 카드 (32GB도 지원하지만 매우 부족할 것임.)

SD 카드 포매터 (SD Card Formatter 권장)

키보드, 마우스, 모니터 (DP 케이블임에 주의)

안정적인 인터넷 연결 (LAN선 권장)

Jetson Orin Nano Dev kit

 

0단계: 하드웨어 펌웨어 버전 확인

Jetson Orin의 펌웨어 버전에 따라 설치 가능한 JetPack 버전이 결정됩니다. 

아래 명령어로 펌웨어 버전을 확인할 수 있습니다.

sudo nvbootctrl dump-slots-info

 

출력 결과 속, Current version으로 확인할 수 있습니다.

• 펌웨어 3.0: JetPack 5.1.3만 설치 가능 (필자는 펌웨어 버전 3.0 이었음)
• 펌웨어 36.3.0 이상: JetPack 6.0 이상 설치 가능 => 이 경우 3단계로 넘어가세요.

 

1단계: JetPack 5.1.3 설치 (펌웨어 업데이트용)

JetPack 5.1.3 다운로드 및 설치

1. https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack-sdk-513
2. SD카드 포맷 (SD카드 포매터 아무거나 사용)
3. SD카드를 플래시하여 부팅합니다.
4. 초기 설정 시 키보드 레이아웃 및 기타 설정은 모두 기본값(default) 사용

JetPack SDK

 

시스템 확인

lsb_release -a
# Ubuntu 20.04 버전 확인 가능

현재 부트로더 상태 확인

sudo reboot
sudo nvbootctrl dump-slots-info

예상 출력

Current version: 35.5.0
Capsule update status: 0
Current bootloader slot: A
Active bootloader slot: A
num_slots: 2
slot: 0,             status: normal
slot: 1,             status: normal

 

2단계: 펌웨어 업데이트

sudo apt-get install nvidia-l4t-jetson-orin-nano-qspi-updater
sudo reboot

 

주의사항: 재부팅 시 OS에 진입하지 못하고 검은 화면이 나타날 수 있습니다. 이는 정상적인 현상입니다. 

 

3단계: JetPack 6.0 설치

1. https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack 다운로드
2. SD카드 포맷 (SD카드 포매터 아무거나 사용)
3. SD카드에 플래시한 후 부팅
4. 초기 설정 시 키보드 레이아웃 및 기타 설정은 모두 기본값(default) 사용

JetPack SDK

업데이트 후 버전 확인

lsb_release -a

sudo nvbootctrl dump-slots-info

설정 완료 후, 최종 시스템 사양 (jtop으로 확인 가능, jtop 설치는 아래 나옵니다.)

• Firmware: 36.3.0
• Release: 5.15.148-tegra
• Ubuntu: 22.04.5 LTS
• JetPack: 6.0
• Python: 3.10.12
• CUDA Arch BIN: 8.7

내장 라이브러리 버전

• CUDA: 12.6.68
• cuDNN: 8.9 
• TensorRT: 10.3.0.30
• VPI: 3.2.4
• Vulkan: 1.3.204
• OpenCV: 4.8.0 (CUDA 미활성화 상태)

 

4단계: 기본 시스템 설정

시스템 업데이트

sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo reboot

JetPack 추가 도구, 라이브러리 등 담긴 패키지 설치

sudo apt update
sudo apt install nvidia-jetpack

성능 최적화

sudo nvpmodel -m 0
sudo jetson_clocks

Python 개발 환경 설정

sudo apt install python3-pip python3-dev

jtop 설치

sudo apt update
sudo pip install jetson-stats
sudo reboot
jtop

jtop 사용법: 터미널에서 `jtop` 명령어로 시스템 상태와 각종 버전 정보를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

 

5단계: OpenCV with CUDA 설치

https://qengineering.eu/install-opencv-on-orin-nano.html 를 참고하여 진행합니다.

Install OpenCV on Jetson Orin Nano - Q-engineering

 

OpenCV는 사용하고 싶은 버전에 맞게 설치하면 됩니다. 여기선 4.10.0 버전으로 설치하였습니다.

직접 빌드하는 방식은 상당히 까다롭고 불편합니다.

아래처럼 설치 스크립트로 간편하게 적용하는것을 추천합니다.

# 설치 스크립트 다운로드
wget https://github.com/Qengineering/Install-OpenCV-Jetson-Nano/raw/main/OpenCV-4-10-0.sh

# 실행 권한 부여
sudo chmod 755 ./OpenCV-4-10-0.sh

# 설치 실행 (시간이 오래 걸립니다)
./OpenCV-4-10-0.sh

# 라이브러리 캐시 업데이트
sudo ldconfig

설치 확인

1. 설치가 완료되면 재부팅 해줍니다.
2. jtop에서 확인: jtop → 7번(info) 탭에서 OpenCV with CUDA 상태 확인 => YES로 변경 되어야 합니다.
3. Python에서 확인

import cv2
# 오류 없이 다음 명령어 입력이 가능하면 설치 완료

설치 파일 삭제

rm OpenCV-4-10-0.sh
sudo rm -rf ~/opencv
sudo rm -rf ~/opencv_contrib

 

여기까지 진행이 되었다면, CUDA 가속을 활용한 애플리케이션 개발을 할 준비가 된 것입니다. 

 

pytorch 설치는 공식 홈페이지의 whl 파일 설치로 쉽게 가능합니다.

https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/72048

PyTorch for Jetson