[Setup Procedure]
(1) SSD와 WIFI module 구입
- (추천!!) Jetson Xavier AGX는 구매를 하면 64G or 32G의 메모리를 가지고 있기 때문에 용량이 많이 부족하다. 따라서 외부 SSD를 구매해주는 것이 좋다!
- 내가 구입한 것은 NVME M.2. SAMSUNG SSD980 (250G) 이다!
- (필수!!) Jetson Xavier AGX는 wifi module이 embed되지 않기 때문에 따로 wifi module을 구입해주어야 한다!!!!
- 내가 구입한 것은 Intel® Dual Band Wireless-AC 8265 이다!
- (참고!!) M.2. connector와 맞는 SSD와 WIFI module 구입 !!
(2) NVIDIA Jetpack을 이용하여 NVIDIA Jetson Xavier AGX 설치
- Jetpack은 Jetson board를 위한 전용 SDK로서 기본 OS부터 Deep learning을 위한 cuda, cuDNN, Tensorflow 등 여러 API들을 설치해준다.
- 본 저자는 처음에 Jetpack을 이용하지 않고 cuda 및 pytorch를 설치하려고 했으나 Jetpack으로 설치하는게 가장 안전하고 올바르기에 이걸로 설치하였다.
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Reference Site
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- (2-1) Jetpack 설치 → Jetson 보드에 설치하는게 아니라 노트북에 설치 !!
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Install Site (최신거 설치해도 무관)
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- (2-2) Jetpack 실행
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노트북 terminal 창에 다음과 같은 명령어를 친다.
$ sdkmanager -
그러면 다음과 같은 창이 나타난다.
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- (2-3) Jetson AGX Xavier와 노트북 연결하기
- Target Hardware에 AGX 연결되어 있어야 하는데 이를 못찾는 경우가 있다.
- 이 경우에는 AGX 하드웨어 Recovery 버튼을 누름으로서 이를 해결한다.
- Recovery 버튼을 누르고 동시에 Power 버튼을 같이 누르면 Jetpack SDK에서 detect될 것이다!
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올바르게 연결되어 있는 것을 확인하기 위해서는 host PC에 다음과 같은 명령어를 치면 다음과 같은 결과가 나타나야 잘 인식이 된다.
# HOST PC $ lsusb # OUTPUT **Bus 004 Device 001: ID ~ NVidia Corp.**
- (2-4) Step 1에서 Target Operating System 설정하기! [중요!]
- Target Jetpack 설치하기 전에 원하는 Ubuntu 버전에 맞는 Jetpack 버전을 찾고 설치한다!
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Reference Site
- 본 저자는 Ubuntu 18.04를 설치하고 싶기 때문에 Jetpack 4.X 버전을 설치하였다. (최근 기준 4.6.1 설치)
- 그리고 CONTINUE를 통해 Step 2로 넘어가기!
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- Target Jetpack 설치하기 전에 원하는 Ubuntu 버전에 맞는 Jetpack 버전을 찾고 설치한다!
- (2-5) Step 2에서는 “I accept the terms and conditions of the license agreements” 체크해주기!
- (2-6) Step 3에서는 다운로드 중에 다음과 같은 창이 뜨고 UserName & Password를 원하는 것으로 설정하고 설치를 진행한다.
- 여기서 저자는 “Manual Setup”으로 진행하였고 설치를 진행하였다.
- IP Address는 HOST PC에서 연결되어 있는 IP를 이용한다.
- 해당 IP는 ifconfig를 통해서 넣게 된다. (예시: 192.168.0.15)
- (2-7) 중간에 NVIDIA AGX에서 컴퓨터 이름 및 암호를 설정하라는 System Setup창이 나타난다. 사용자가 원하는 이름과 비밀번호를 입력한다.
- (2-8) 그러면 Host PC에서는 나머지 CUDA 및 여러 API들을 설치한다. (약 1시간 반정도 소요)
- (2-9) 모두 설치가 끝나면 Step 4로 전환이 되고 FINISH AND EXIT를 눌러 설치를 완료시킨다. (HOST PC는 여기까지만 사용!)
- (2-10) NVIDIA AGX에 cuda가 제대로 설치가 되었는지 체크를 진행한다.
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AGX 보드 terminal 창에 다음과 같은 명령어 작성
# Jetson Xavier AGX board Terminal $ nvcc --version # Output **nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler drvier**
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(3) 외장 SSD를 Xavier에 mount 시키기
- Jetson 보드는 메모리가 크지 않기 때문에 외장 SSD를 추가 구매하여 이를 mount 시킨다.
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Reference Site
- (3-1) “Disks”를 search하기
- (3-2) 해당 외장 메모리 disk 클릭 후 Format Partition을 누르고 이름 설정
- 여기서 Type을 Linux system에서만 사용할 것이기 때문에 다음과 같은 설정으로 setting
- “Internal disk for use with Linux systems only (Ext4)”
- 여기서 Type을 Linux system에서만 사용할 것이기 때문에 다음과 같은 설정으로 setting
- (3-3) 설정 후 원하는 local AGX 경로에 mount
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먼저, 생성된 partition의 경로를 찾는다.
$ cd /dev $ ls | grep nvme- 본 저자는 해당 경로에 “/dev/nvme0n1”으로 되어 있는 것을 확인
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그후, 원하는 경로에 해당 partition path를 mount
# Local AGX $ sudo mkdir ${folder_name} $ sudo mount /dev/nvme0n1 ${folder_name} $ sudo chmod 755 ${folder_name}- 여기서 “755”의 의미는 readable by User, Group and World, writable by User, executable by User, Group and World을 담고 있다.
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- (3-4) 새롭게 다시 부팅을 진행하면 mount되어 있는 것이 풀리게 되는데 재부팅을 해도 계속 mount 되도록 설정한다.
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먼저, SSD의 UUID 번호를 확인한다.
$ sudo blkid # Output /dev/nvme0n1: LABEL="${SSD_NAME}" UUID="~" TYPE="ext4"
- 그 후 fstab에 SSD mount 정보 입력하기
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해당 기존의 fstab 정보를 수정하다가 해당 파일이 손상될 경우를 방지하여 fstab와 같은 경로에 기존의 파일을 복사해둔다.
$ sudo cp /etc/fstab /etc/fstab.bkup
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그 뒤 fstab에 정보를 추가한다.
$ sudo gedit /etc/fstab
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fstab 맨 아래에 다음과 같이 추가한다.
**UUID=~ ${folder_name} ext4 defaults 0 0**
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- 저장하면 최종적으로 재부팅을 해도 자동적으로 mount된다!!
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(4) ROS 설치
- 일반적으로 desktop에서 설치하던 ROS 방법이랑은 살짝 다르기 때문에 해당 github에 들어가서 설치를 진행해주는 것이 좋다.
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Reference Site
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이건 Xavier AGX 용 ROS 설치 shell file이므로 다른 하드웨어로 ROS를 설치하려면 다른 github을 찾아야 한다!!
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해당 github 사이트에 들어가서 “installROS.sh” 를 다운받고 터미널에 다음과 같이 입력해준다.
$ ./installROS.sh -p ros-melodic-desktop-full
- 설치 완료!
(5) Pytorch 설치
- Jetpack 버전에 맞는 PyTorch를 설치해야 한다.
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Reference Site
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여기서 본 저자는 JetPack 4.6.X 버전을 설치하였으므로 PyTorch 버전은 1.10.0으로 설치하였다.
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위의 사이트에서 맞는 “.whl” 파일을 다운을 받으면 다음과 같이 설치를 진행한다.
$ sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev $ pip3 install Cython $ pip3 install numpy torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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PyTorch가 설치가 되었는지 확인
$ python3 # Python3 in Terminal Python 3.6.9 >>> import torch >>> torch.__version__ '1.10.0'
(6) Torchvision 설치
- Pytorch 버전에 맞는 Torchvision을 설치해야 한다.
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Reference Site
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여기서 본 저자는 PyTorch 1.10.0 버전을 설치하였으므로 Torchvision 버전은 0.11.0으로 설치하였다.
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torchvision은 pytorch 설치와는 다르게 git으로 clone하여 설치를 진행한다. (시간 소요가 길다!)
$ sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev $ git clone --branch **v0.11.0** https://github.com/pytorch/vision torchvision cd torchvision sudo python3 setup.py install
