Jetson Orin Nano

简介

NVIDIA Jetson Orin Nano 是 NVIDIA 推出的一款小型但功能强大的边缘 AI 和机器人计算设备。它是 Jetson 系列中最新的入门级产品，基于 NVIDIA 的 Ampere 架构。

图源 NVIDIA Jetson Orin Nano 开发板

主要特点：

• 计算性能：高达 40 TOPS 的 AI 性能
• CPU：6 核 Arm Cortex-A78AE
• GPU：NVIDIA Ampere 架构 GPU，具有 512 个 NVIDIA CUDA 核心
• 内存：8GB 64 位 LPDDR5
• 存储：支持 NVMe SSD
• 功耗：5W-15W，可配置

应用场景：

• 边缘 AI 计算
• 机器人控制
• 计算机视觉
• 自动驾驶
• 智能监控
• IoT 设备

Jetson Orin Nano 是 Jetson Nano 的升级版，算力提升了 80 倍，高达 40 TOPS（每秒万亿次）的计算性能，为曾经难以企及的复杂 AI 模型铺平了道路

刷机与环境配置

官方教程：🚀 初始设置指南 - Jetson Orin Nano

参考教程 Jetson 开发系列：Orin Nano 开箱！一款强大的嵌入式&物联网开发板_jetson orin nano 算力-CSDN 博客

ssd 安装

M.2 80 尺寸的 ssd

SDK Manager

SDK Manager | NVIDIA 开发者

遇到的问题：

• 烧录到中间一半，停止，failed
• 中间有几个包安装不上：

一些不算是经验的经验

• 保持耐心，不要急
• 不要提前连接显示器
• 可以给电脑和 nano 都连一下网线，可以的话给主机开一下梯子

Jetson Zoo - eLinux.org

jtop

sudo apt update
sudo apt dist-upgrade
sudo reboot
sudo apt install nvidia-jetpack

安装 jtop，可以用来监控 jetson 的资源使用情况和查看 cuda 版本等。

sudo -H pip3 install -U pip
sudo -H pip install jetson-stats

nvcc -V

pytorch

根据官方的回答，jetpack 6.2 软件列表在jp6/cu126 index

wget https://pypi.jetson-ai-lab.dev/jp6/cu126/+f/6ef/f643c0a7acda9/torch-2.7.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl#sha256=6eff643c0a7acda92734cc798338f733ff35c7df1a4434576f5ff7c66fc97319

wget https://pypi.jetson-ai-lab.dev/jp6/cu126/+f/c59/026d500c57366/torchaudio-2.7.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl#sha256=c59026d500c573666ae0437c4202ac312ac8ebe38fa12dbb37250a07c1e826f9

wget https://pypi.jetson-ai-lab.dev/jp6/cu126/+f/daa/bff3a07259968/torchvision-0.22.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl#sha256=daabff3a0725996886b92e4b5dd143f5750ef4b181b5c7d01371a9185e8f0402

pip install torch-2.7.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install torchaudio-2.7.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install torchvision-0.22.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

!!! question "A module that was compiled using NumPy 1.x cannot be run in NumPy 2.0.0"

i fix this problem using the experience on [here](https://stackoverflow.com/questions/78641150/a-module-that-was-compiled-using-numpy-1-x-cannot-be-run-in-numpy-2-0-0)

```shell
pip uninstall numpy
pip install numpy==1.26.4
```