NVIDIA Jetson Nano DevKit(2GB) Settings

NVIDIA Jetson Nano 2GB Developer Kit 초기 설정 과정을 단계별로 상세히 안내드리겠습니다.
본 가이드는 필자가 직접 진행했던 JetPack 4.6.4 설치부터  웹캠, Wi-Fi 설정 등 완벽한 설정 과정을 다룹니다.
현재 Jetson Nano 2GB는 단종된 제품입니다. 하지만 여전히 교육용과 입문자용으로 높은 가치를 가지고 있어 다양한 분야에서 활용되고 있습니다

준비물
NVIDIA Jetson Nano 2GB Developer Kit
32GB 이상 microSD 카드
5V/3A USB-C 전원 어댑터
HDMI 케이블 및 모니터 ,키보드, 마우스
유선 LAN 케이블 (초기 설정에 반드시 필요합니다.)
Wi-Fi USB 동글 (유선 LAN 환경이 갖춰졌다면 생략합니다.)
USB 웹캠

Jetson Nano 2GB

0단계: JetPack 이미지 다운로드 및 준비

JetPack 4.6.4 다운로드 및 설치

1. https://developer.nvidia.com/jetpack-sdk-464 페이지 접속
2. 오른쪽 이미지를 다운로드 (Jetson Nano 2GB용), 왼쪽은 4GB 모델이므로 주의

JetPack SDK 4.6.4

3. SD Card Formatter 프로그램으로 SD카드 포맷
4. Etcher 또는 Rufus를 사용하여 다운로드 받은 이미지 플래싱
5. 완료 후 SD카드를 Jetson Nano 2GB에 삽입

 

1단계: 초기 부팅 및 기본 설정

1. SD카드 삽입 후 전원 연결
2. 초기 설정 화면에서 기본값(default) 사용
3. 사용자 계정 생성 및 기본 구성 완료

4. lsb_release -a 명령어로 Ubuntu 18.04 버전 확인까지 진행

 

2단계: 필수 시스템 업데이트 

패키지 업데이트

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

sudo reboot

Python 개발 환경 설정

# Python3 pip 설치
sudo apt install python3-pip python3-dev

# pip 업그레이드
python3 -m pip install --upgrade pip

3단계: 시스템 모니터링 도구 설치

jtop 설치

# jetson-stats 설치
sudo pip3 install jetson-stats
sudo reboot

# 설치 확인
jtop

jtop 사용법: 터미널에서 jtop 명령어로 시스템 상태, GPU 사용률, 온도, 메모리 사용량 등을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

4단계: 웹캠 설정 및 테스트

웹캠 패키지 설치

sudo apt-get install fswebcam

카메라 연결 확인

# 연결된 비디오 장치 확인
ls /dev/video*

# 웹캠으로 사진 촬영 테스트
fswebcam -r 1280x720 --no-banner image.jpg

 

성공적으로 image.jpg 파일이 생성되면 웹캠이 정상 작동하는 것입니다.

5단계: Wi-Fi 동글 설정 (Wi-Fi 설정이 필요하다면 진행)

USB 장치 확인

# 연결된 USB 장치 확인
lsusb

USB 모드 전환

Wi-Fi 동글의 ID를 확인한 후 다음 명령어를 실행합니다. 필자의 동글을 활용하려면 아래 명령어로 변경해주어야 합니다.

# 예: RTL8188GU 동글의 경우
sudo usb_modeswitch -KW -v 0bda -p 1a2b

# 모드 전환 후 다시 확인
lsusb

ID가 변경되어 있으면 모드 전환이 성공한 것입니다. 이 과정이 조금 어려울 수 있는데 GPT에게 lsusb의 결과를 보여주고 물어본다면 modeswitch 명령어를 잘 작성해줄 것입니다.

Wi-Fi 드라이버 설치 (RTL8188GU 예시)

# 필수 패키지 설치
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential dkms git

# 드라이버 소스 다운로드
git clone https://github.com/wandercn/RTL8188GU.git
cd RTL8188GU/8188gu-1.0.1

# 드라이버 컴파일 및 설치
sudo make
sudo make install
sudo modprobe 8188gu

# 무선 인터페이스 확인
iwconfig

# 사용 가능한 Wi-Fi 네트워크 스캔
nmcli device wifi list

# Wi-Fi 연결
nmcli device wifi connect "네트워크이름" password "비밀번호"

 

iwconfig 실행 시 wlan0이 표시되어야 정상입니다.

매번 장치 부팅 시 sudo usb_modeswitch -KW -v 0bda -p 1a2b 명령어가 필요합니다.

6단계: 스왑 메모리 설정

Jetson Nano 2GB는 메모리가 제한적이므로 스왑 메모리 설정이 중요합니다.

sudo apt-get install dphys-swapfile
sudo vi /etc/dphys-swapfile

# 현재 스왑 메모리를 확인한다.
free -m 

# 여기서 CONF_MAXSWAP=2048으로 설정

# 변경 후
sudo dphys-swapfile setup
sudo dphys-swapfile swapon
sudo reboot

# reboot 후 변경된 것을 확인한다.
free -m

 

7단계: OpenCV with CUDA 설정

OpenCV를 직접 빌드하는 것은 시간과 메모리를 많이 소모하므로, 사전 빌드된 파일을 사용하는 것을 권장합니다.

https://qengineering.eu/install-opencv-on-jetson-nano.html

 

Install OpenCV on Jetson Nano - Q-engineering

위 사이트에서 빌드된 버전을 다운받아서 사용할 수 있습니다. 

# Q-engineering 사전 빌드 버전 다운로드
wget https://github.com/Qengineering/Install-OpenCV-Jetson-Nano/raw/main/OpenCV-4-5-0.sh
sudo chmod 755 ./OpenCV-4-5-0.sh
./OpenCV-4-5-0.sh

# 설치 완료 후 정리
sudo ldconfig
rm OpenCV-4-5-0.sh

설치 확인

# Python에서 OpenCV CUDA 지원 확인
python3
>>> import cv2
>>> cv2.__version__

최종 시스템 사양

설정 완료 후 최종 시스템 사양입니다. (jtop으로 확인 가능)

구성 요소	버전/사양
OS	Ubuntu 18.04.6 LTS
JetPack	4.6.4
L4T	32.7.4
Python	3.6.9
CUDA	10.2.300
cuDNN	8.2.1
TensorRT	8.2.1
OpenCV	4.5.0 (CUDA 지원)
GPU	128-core Maxwell
메모리	2GB LPDDR4 + 2GB Swap