英伟达Jetson Xavier NX Ubuntu20.04及CUDA、PyTorch环境配置全攻略

需积分: 0 63 下载量 128 浏览量 更新于2024-08-03 4 收藏 14KB MD 举报
"英伟达jetson xavier nx安装ubuntu20.04,CUDA、pytorch等环境配置教程" 本文将详细介绍如何在英伟达Jetson Xavier NX开发板上安装Ubuntu 20.04操作系统,并配置CUDA和PyTorch等深度学习环境。Jetson Xavier NX是一款强大的嵌入式计算平台,适用于边缘计算和人工智能应用,因此安装合适的软件环境至关重要。 首先,我们需要在Ubuntu主机上安装NVIDIA SDK Manager。这是一个用于管理NVIDIA开发工具的实用程序,可以从NVIDIA开发者网站下载。在终端中使用`sudo apt install`命令安装下载好的.deb安装包。 接着,我们进入硬件准备阶段。将开发板上的FC REC引脚与GND引脚短接,以便在上电时进入恢复模式。然后,通过microUSB接口将Jetson Xavier NX连接到主机,确保不要勾选“记住此选择”,以避免后续连接问题。 在软件准备环节,建议更换国内的软件源,如阿里云、清华大学或中国科学技术大学的镜像源,以提高下载速度。启动SDK Manager并登录NVIDIA开发者账户,如果提示更新SDK Manager,应选择更新。 在SDK Manager中选择你的Jetson Xavier NX设备,这可能需要刷新设备列表。接下来,我们将开始安装JetPack,这是包含Ubuntu操作系统、CUDA、cuDNN以及NVIDIA驱动的套件。安装过程中需遵循提示,选择合适的版本和组件。 安装完成后,需要配置CUDA和PyTorch。CUDA是NVIDIA提供的用于GPU加速计算的库,而PyTorch是一个流行的深度学习框架,它依赖于CUDA来利用GPU进行训练和推理。在Ubuntu上,通常通过Python包管理器pip安装PyTorch,同时指定其应使用CUDA版本。 安装PyTorch的命令可能类似如下: ```bash pip3 install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html ``` 这里的`cu111`表示CUDA 11.1版本,确保它与你的CUDA版本匹配。安装完成后,可以运行简单的PyTorch示例验证安装是否成功。 此外,为了优化性能,还需要安装NCCL(NVIDIA Collective Communications Library),这是一个用于GPU间通信的高性能库,对于多GPU环境特别有用。在SDK Manager中或通过NVIDIA的官方网站获取并安装NCCL。 最后,别忘了更新系统和软件包,保持环境最新: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade ``` 在Jetson Xavier NX上配置好这些环境后,你就可以开始进行各种AI和机器学习项目了。无论是模型训练还是实时推理,Jetson Xavier NX的高性能和低功耗特性都将使开发过程更加高效。