엔비디아의 Jetson Nano를 구입했다. 최근 좀 저렴한 2GB 모델의 릴리즈 소식을 들었지만 기존 4GB 모델을 구입했다. 충동적으로 구입했기 때문에 특별한 사용 목적은 없고 그저 어떤 성능이 나오는지 Development Kit 수준이 어느정도 인지 알고 싶었다.
구입은 아래 링크에서 했는데, 그동안 읽었던 글들에서 기본 모델에는 Wifi 없고 4A짜리 전원 공급장치가 필요하다고 해서 구입하는김에 Wifi 장비와 별도의 4A 전원공급장치, 그리고 케이스도 구입했다. 케이스를 별도로 구입한 이유는 아래에 보면 알게 되겠지만 Wifi 안테나가 꽤 큰 사이즈인데 케이스가 없으면 마땅히 붙여놓을 곳이 없어보여서 였다.
https://www.devicemart.co.kr/goods/search?keyword_log_flag=Y&search_text=jetson&q=jetson&x=0&y=0
위와 같이 두개의 디바이스로 분리 할 수 있다. 나중에 조립을 마치고 MicroSD를 좀 더 큰 사이즈로 바꾸려고 보니 완전히 다시 분해를 해야만 했다. 라즈베리파이가 그렇게 쉽게 SD를 바꿀수 있는것에 비해 너무 불편했다. 설계 미스!
그리고 아래 Wifi 모듈 커넥터는 위의 두개 디바이스 사이에 숨겨져 있다. 이것도 설계 미스! 너무 불편하다.
아래 동영상을 참조해서 Wifi를 연결했다. 다행히 소프트웨어 셋팅을 해줄 필요는 없다. 자동으로 인식 했다. 다른 블로그에서는 다이소에 가면 오천원짜리 USB 랜카드를 연결해도 된다고 했다. 그게 나을 수도 있다. 랜카드와 안테나 가격이 3만원이다.
조립을 하는 김에 가지고 있던 라즈베리파이 카메라를 연결했다. 아무래도 동영상 인식에는 카메라가 꼭 필요할것 같다.
조립을 마치고 Micro-USB에 전원을 연결해서 부팅을 했는데 계속해서 전원이 부족하다는 메세지가 나와서 배럴잭으로 4A 아답터를 통해서 전원을 연결했는데도 연결이 되지 않았다. 알고보니 배럴잭 뒤에 있는 J48 핀을 연결해야 배럴잭을 통해서 전원이 연결되는 것이었다. 4A 아답터 연결후에는 전원이 부족하다는 메세지는 나오지 않았다.
배럴잭이 있는 별도의 직류전원 장치 4A – 7200원
메탈 케이스 28,000원 – 후면
케이스가 그리 효율적이지 않은 구조였지만
조립해놓고 나니 그래도 케이스를 사길 잘했다는 생각이 들었다.
일단 조립완료 하고 부팅을 해봤다.
아래 링크에서 시작하면 된다. 순서대로 따라서 MicroSD를 준비해서 디바이스에 꽂고 부팅하면 우분투 화면을 만날 수 있다.
https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit
실제 DNN 기반의 추론테스트를 위한 라이브러리 셋팅은 아래 링크에서 코드와 같이 진행해야 하는데 전체 설치까지 대략 1시간이 넘게 걸린다. 학습모델 선택을 바꾸면 좀 더 걸릴 수도 있다.
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/building-repo-2.md
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install git cmake libpython3-dev python3-numpy $ git clone --recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference $ cd jetson-inference $ mkdir build $ cd build $ cmake ../ $ make -j$(nproc) $ sudo make install $ sudo ldconfig
설치가 완료되면 아래 링크의 코드를 이용해서 실제 추론 테스트를 해볼 수 있다.
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/imagenet-example-python-2.md
셈플로 제공되는 곰돌이 이미지는 당연히 잘 인식되었고 다른 이미지를 이용해서 추론을 해보니 꽤 빠르게 잘 인식되었다.