如何安装和配置 JetPack SDK
根据您的 Jetson 设备，有多种安装 JetPack 的方法。
SD 卡镜像
对于 NVIDIA Jetson Orin Nano 开发者套件用户，请按照以下说明操作
对于当前运行 JetPack 6.x 的 Jetson Orin Nano 开发者套件：您可以从 JetPack SDK 页面下载 SD 卡镜像，并使用 Balena Etcher 准备包含 JetPack 6.2 的 SD 卡。请按照 入门指南 中提供的说明进行操作。
对于其他 Jetson Orin Nano 开发者套件（全新开箱的设备或当前运行 JetPack 5.x 的现有设备）：Jetson Orin Nano 开发者套件出厂时预装了旧固件，该固件与 JetPack 6.x 不兼容。因此，在插入 JetPack 6.2 SD 卡之前，必须先更新设备的固件。请按照 Jetson Orin Nano 开发者套件初始设置指南 中的说明进行操作。
NVIDIA SDK 管理器
NVIDIA SDK 管理器 支持在以下 Jetson 产品上安装 JetPack
NVIDIA Jetson AGX Orin 开发者套件
NVIDIA Jetson Orin Nano 开发者套件
在 Jetson AGX Orin 开发者套件载板上的 NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB 模块
在 Jetson AGX Xavier 开发者套件载板上的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 系列模块
在 Jetson Xavier NX 开发者套件载板上的 NVIDIA Jetson Xavier NX 模块
需要运行 Ubuntu Linux x64 版本 22.04 或 20.04 的 Linux 主机计算机才能运行 NVIDIA SDK 管理器。
软件包管理工具
NVIDIA 以 Debian 软件包的形式提供 JetPack 组件。Debian 软件包管理服务器可通过 https://repo.download.nvidia.com/jetson/ 访问。
使用此方法从 JetPack 6.0/6.1 升级到 JetPack 6.2 将不会启用超级模式，因为源代码构建不支持超级模式。
从支持超级模式的 JetPack 6.1 Rev1 升级到 JetPack 6.2 将在 Jetson Orin Nano 开发者套件上启用超级模式。
在 Jetson Linux 上安装 JetPack 组件
此步骤假定您的 Jetson 开发者套件已刷写并正在运行 L4T 36.2 或更高版本。以下命令将安装与您的 Jetson Linux L4T 版本对应的所有其他 JetPack 组件
sudo apt update sudo apt install nvidia-jetpack
要查看属于 nvidia-jetpack 元软件包的各个 Debian 软件包，请输入以下命令
sudo apt show nvidia-jetpack
有关 L4T 特定 Debian 软件包的详细信息，请参阅 NVIDIA Jetson Linux 开发者指南。
如果磁盘空间有限，请使用以下命令
sudo apt update apt depends nvidia-jetpack | awk '{print $2}' | xargs -I {} sudo apt install -y {}
升级 JetPack
要从之前的 JetPack 6.x 版本升级，请先编辑 etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list 以指向 36.4 存储库（只需将版本号在两行中都更改为 r36.4）。
接下来，使用以下命令，然后物理重启系统
sudo apt update sudo apt dist-upgrade sudo apt install --fix-broken -o Dpkg::Options::="--force-overwrite"
如果您看到以下错误
ERROR. Procedure for A_kernel-dtb update FAILED.
请使用以下三个命令，然后重新尝试升级。在重新尝试升级之前，请勿在运行以下命令后重启设备。
sudo parted /dev/mmcblk0 -s rm 4 sudo parted /dev/mmcblk0 -s resizepart 3 67.9MB sudo parted /dev/mmcblk0 mkpart A_reserved_on_user 67.9MB 101MB
当提示时选择 忽略。
可升级的计算堆栈
Jetson Linux 36.3 上的开发者现在可以安装 JetPack 6.1 版本提供的最新计算堆栈。
请按照以下步骤安装最新的计算堆栈
添加 R36.4/JP 6.1 存储库
$ echo "deb https://repo.download.nvidia.com/jetson/common r36.4 main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list $ echo "deb https://repo.download.nvidia.com/jetson/t234 r36.4 main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list
更新 apt 存储库
$ sudo apt-get update
安装 Jetpack 计算组件
$ sudo apt-get install nvidia-jetpack
删除 R36.4/JP 6.1 存储库，以避免稍后意外安装
nvidia-l4t bsp软件包。注意
请勿使用
apt-get upgrade，因为这也会升级 L4T 软件包。
Debian 软件包列表
以下是截至 JetPack 6.1 时 Jetson 设备 JetPack 组件的 Debian 更新软件包列表。有关 Jetson Linux Debian 软件包的列表，请参阅 Jetson Linux 开发者指南。
组件组 |
软件包 |
软件包（续） |
|---|---|---|
L4T 的 CUDA 工具包 |
cuda cuda-12-2 cuda-cccl-12-2 cuda-command-line-tools-12-2 cuda-compat-12-2 cuda-compiler-12-2 cuda-crt-12-2 cuda-cudart-12-2 cuda-cudart-dev-12-2 cuda-cuobjdump-12-2 cuda-cupti-12-2 cuda-cupti-dev-12-2 cuda-cuxxfilt-12-2 cuda-documentation-12-2 cuda-driver-dev-12-2 cuda-gdb-12-2 cuda-gdb-src-12-2 cuda-libraries-12-2 cuda-libraries-dev-12-2 cuda-minimal-build-12-2 cuda-nsight-compute-12-2 cuda-nvcc-12-2 cuda-nvdisasm-12-2 cuda-nvml-dev-12-2 cuda-nvprune-12-2 cuda-nvrtc-12-2 cuda-nvrtc-dev-12-2 cuda-nvtx-12-2 cuda-nvvm-12-2 cuda-profiler-api-12-2 cuda-runtime-12-2 cuda-sanitizer-12-2 cuda-toolkit cuda-toolkit-12 cuda-toolkit-12-2 |
cuda-toolkit-12-2-config-common cuda-toolkit-12-config-common cuda-toolkit-config-common cuda-tools-12-2 cuda-visual-tools-12-2 gds-tools-12-2 libcublas-12-2 libcublas-dev-12-2 libcudla-12-2 libcudla-dev-12-2 libcufft-12-2 libcufft-dev-12-2 libcufile-12-2 libcufile-dev-12-2 libcurand-12-2 libcurand-dev-12-2 libcusolver-12-2 libcusolver-dev-12-2 libcusparse-12-2 libcusparse-dev-12-2 libnpp-12-2 libnpp-dev-12-2 libnvjitlink-12-2 libnvjitlink-dev-12-2 libnvjpeg-12-2 libnvjpeg-dev-12-2 nsight-compute-2023.2.2 nvidia-l4t-cudadebuggingsupport nvidia-fs nvidia-fs-dkms nvidia-gds nvidia-gds-12-2 |
cuDNN |
libcudnn8 libcudnn8-dev |
libcudnn8-samples |
TensorRT |
graphsurgeon-tf libnvinfer-bin libnvinfer-dev libnvinfer-dispatch-dev libnvinfer-dispatch8 libnvinfer-headers-dev libnvinfer-headers-plugin-dev libnvinfer-lean-dev libnvinfer-lean8 libnvinfer-plugin-dev libnvinfer-plugin8 libnvinfer-samples libnvinfer8 libnvinfer-vc-plugin-dev libnvinfer-vc-plugin8 |
libnvinfer8 libnvonnxparsers-dev libnvonnxparsers8 libnvparsers-dev libnvparsers8 onnx-graphsurgeon python3-libnvinfer python3-libnvinfer-dev python3-libnvinfer-dispatch python3-libnvinfer-lean tensorrt tensorrt-dev tensorrt-libs uff-converter-tf |
OpenCV |
libopencv libopencv-dev libopencv-python |
libopencv-samples opencv-licenses opencv-samples-data |
VPI |
libnvvpi3 python3.10-vpi3 vpi3-dev |
vpi3-python-src vpi3-samples |
带有 Docker 集成的 NVIDIA 容器运行时 |
libnvidia-container-tools libnvidia-container1 |
nvidia-container-toolkit nvidia-container-toolkit-base |
DLA 编译器 |
nvidia-l4t-dla-compiler |
|
Gstreamer |
nvidia-l4t-gstreamer |
|
多媒体 API |
nvidia-l4t-jetson-multimedia-api |
|
CUPVA |
cupva-2.3-l4t |
pva-allow-1 |
以下是可以轻松安装在 Jetson 上的元软件包列表。在更高层面上，nvidia-jetpack 元软件包包括 nvidia-jetpack-runtime 元软件包和 nvidia-jetpack-dev 元软件包。nvidia-jetpack-runtime 包括 JetPack 组件的仅运行时部分，不包括示例、文档等。同时，nvidia-jetpack-dev 元软件包包括开发所需的一切。
您可以使用 apt install 安装更高级别的元软件包，或者根据您的需求安装各个组件元软件包。这些元软件包可以安装在 Jetson Linux 之上，也可以安装在 Jetson Linux 上运行的容器中。
主机上的 JetPack Debian 软件包
NVIDIA 提供了一组 Debian 软件包，用于在主机计算机上添加或更新 JetPack 组件。
要准备主机计算机以安装 JetPack 组件，请执行以下步骤
输入以下命令以安装公共 APT 服务器的 x86_64 存储库的公钥
$ sudo apt-key adv --fetch-key http://repo.download.nvidia.com/jetson/jetson-ota-public.asc将以下 x86_64 存储库添加到主机系统的源列表。- 对于 Ubuntu 20.04 主机
deb http://repo.download.nvidia.com/jetson/x86_64/focal 36.4 main
对于 Ubuntu 22.04 主机
deb http://repo.download.nvidia.com/jetson/x86_64/jammy r36.4 main输入以下命令
$ sudo apt update使用
apt下载并安装所需的软件包。$ sudo apt-get install cuda-toolkit-12-2 cuda-cross-aarch64-12-2 nvsci libnvvpi3 vpi3-dev vpi3-cross-aarch64-l4t python3.9-vpi3 vpi3-samples vpi3-python-src nsight-systems-2023.4.3 nsight-graphics-for-embeddedlinux-2023.3.0.0
下表列出了您可以使用 apt 安装的 JetPack 组件以及包含它们的软件包。
组件组 |
软件包 |
软件包（续） |
|---|---|---|
L4T 的 CUDA 工具包 |
cuda cuda-12-2 cuda-cccl-12-2 cuda-command-line-tools-12-2 cuda-compat-12-2 cuda-compiler-12-2 cuda-crt-12-2 cuda-cudart-12-2 cuda-cudart-dev-12-2 cuda-cuxxfilt-12-2 cuda-demo-suite-12-2 cuda-documentation-12-2 cuda-driver-dev-12-2 cuda-drivers cuda-drivers-535 cuda-gdb-12-2 cuda-gdb-src-12-2 cuda-libraries-12-2 cuda-libraries-dev-12-2 cuda-minimal-build-12-2 cuda-nsight-12-2 cuda-nsight-compute-12-2 cuda-nsight-systems-12-2 cuda-nvcc-12-2 cuda-nvdisasm-12-2 cuda-nvml-dev-12-2 cuda-nvprof-12-2 cuda-nvprune-12-2 cuda-nvrtc-12-2 cuda-nvrtc-dev-12-2 cuda-nvtx-12-2 cuda-nvvm-12-2 cuda-nvvp-12-2 cuda-opencl-12-2 cuda-opencl-dev-12-2 cuda-profiler-api-12-2 cuda-runtime-12-2 cuda-sanitizer-12-2 cuda-toolkit cuda-toolkit-12 cuda-toolkit-12-2 cuda-toolkit-12-2-config-common cuda-toolkit-config-common cuda-tools-12-2 cuda-visual-tools-12-2 gds-tools-12-2 libcublas-12-2 libcublas-dev-12-2 libcufft-12-2 libcufft-dev-12-2 libcufile-12-2 libcufile-dev-12-2 |
libcurand-12-2 libcurand-dev-12-2 libcusparse-12-2 libcusparse-dev-12-2 libnpp-12-2 libnpp-dev-12-2 libnvidia-cfg1-430 libnvidia-cfg1-535 libnvidia-common-430 libnvidia-common-535 libnvidia-compute-430 libnvidia-compute-535 libnvidia-decode-430 libnvidia-decode-535 libnvidia-encode-430 libnvidia-encode-535 libnvidia-extra-535 libnvidia-fbc1-430 libnvidia-fbc1-535 libnvidia-gl-430 libnvidia-gl-535 libnvjitlink-12-2 libnvjitlink-dev-12-2 libnvjpeg-12-2 libnvjpeg-dev-12-2 libxnvctrl-dev libxnvctrl0 nsight-compute-2023.2.2 nsight-systems-2023.2.3 nvidia-compute-utils-430 nvidia-compute-utils-535 nvidia-dkms-430 nvidia-dkms-535 nvidia-driver-430 nvidia-driver-535 nvidia-fs nvidia-fs-dkms nvidia-gds nvidia-gds-12-2 nvidia-headless-430 nvidia-headless-535 nvidia-headless-no-dkms-430 nvidia-headless-no-dkms-535 nvidia-kernel-common-430 nvidia-kernel-common-535 nvidia-kernel-source-430 nvidia-kernel-source-535 nvidia-modprobe nvidia-settings nvidia-utils-430 nvidia-utils-535 xserver-xorg-video-nvidia-430 xserver-xorg-video-nvidia-535 |
CUDA 交叉编译软件包（主机） |
cuda-cccl-cross-aarch64-12-2 cuda-cross-aarch64 cuda-cross-aarch64-12-2 cuda-crt-cross-aarch64-12-2 cuda-cudart-cross-aarch64-12-2 cuda-cupti-cross-aarch64-12-2 cuda-driver-cross-aarch64-12-2 cuda-nsight-compute-addon-l4t-12-2 cuda-nvcc-cross-aarch64-12-2 cuda-nvml-cross-aarch64-12-2 cuda-nvrtc-cross-aarch64-12-2 |
cuda-profiler-api-cross-aarch64-12-2 libcublas-cross-aarch64-12-2 libcudla-cross-aarch64-12-2 libcufft-cross-aarch64-12-2 libcurand-cross-aarch64-12-2 libcusolver-cross-aarch64-12-2 libcusparse-cross-aarch64-12-2 libnpp-cross-aarch64-12-2 libnvjitlink-cross-aarch64-12-2 libnvjpeg-cross-aarch64-12-2 nsight-compute-addon-l4t-2023.2.2 |
计算机视觉 – VPI（主机） |
libnvvpi3 vpi3-dev vpi3-cross-aarch64-l4t |
python3.10-vpi3 vpi3-samples vpi3-python-src |
开发者工具 |
nsight-systems-2024.2.2 nvsci |
nsight-graphics-for-embeddedlinux-2024.1.0 |