NVIDIA Jetson Nano 4GB Developer Kit 초기 설정 과정을 단계별로 상세히 안내드리겠습니다. 본 가이드는 필자가 직접 진행했던 JetPack 4.6.4 설치부터 OpenCV CUDA 구성까지 완벽한 설정 과정을 다룹니다. 현재 Jetson Nano 4GB는 단종된 제품입니다. 하지만 여전히 교육용과 입문자용으로 높은 가치를 가지고 있어 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
준비물 NVIDIA Jetson Nano 2GB Developer Kit 64GB 이상 microSD 카드 (32GB도 가능하나 64GB 권장) 5V/4A 전용 Power HDMI or DP 케이블 및 모니터 ,키보드, 마우스 유선 LAN 케이블 (내장된 Wi-Fi를 사용할 수도 있습니다.) 무선 랜카드 + 안테나 USB 웹캠
# jetson-stats 설치
sudo pip3 install jetson-stats
sudo reboot
# 설치 확인
jtop
jtop 사용법: 터미널에서jtop명령어로 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
성공적으로image.jpg파일이 생성되면 웹캠이 정상 작동하는 것입니다.
5단계: 스왑 메모리 설정
Jetson Nano 4GB는 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=4096으로 설정
# 변경 후
sudo dphys-swapfile setup
sudo dphys-swapfile swapon
sudo reboot
# reboot 후 변경된 것을 확인한다.
free -m
6단계: OpenCV with CUDA 설정
OpenCV를 직접 빌드하는 것은 시간과 메모리를 많이 소모하므로,사전 빌드된 파일을 사용하는 것을 권장합니다.
# 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__
