Jetson TK1을 설정해 보았습니다.
설치
입출력 기기를 연결
USB와 이더넷 포트가 있으므로 이대로 키보드, 마우스를 연결하여 네트워크에 연결할 수 있습니다. 디스플레이 출력은 HDMI이므로, 최근이라면 좋을지도 모릅니다만, 조금 오래된 디스플레이라면 DVI나 VGA에의 변환이 필요합니다.
이것만으로 약간의 (32비트이지만, GPU만 언밸런스에 강력한) 데스크탑 리눅스가 됩니다.
네트워크 설정하기
내장 이더넷 포트는 처음에는 DHCP 구성입니다. ssh로 연결하여 작업할 수 있도록 고정 IP 주소로 설정합니다./etc/network/interfaces 를 다시 작성하지만, 직접 다시 작성하지 않고 심볼릭 링크로 원쿠션 넣기로 합니다.
$ cd /etc/network
$ sudo mv interfaces interfaces.default
$ cat interfaces.static
auto lo
iface lo inet loopback
auto eth0
iface eth0 inet static
address 192.168.xxx.yyy
netmask 255.255.255.0
broadcast 192.168.xxx.255
gateway 192.168.xxx.zzz
$ ln -sf interfaces.static interfaces
$
기본 이름 서버도 설정합니다.
$ sudo cat /etc/resolv.conf
# nameserver 127.0.1.1
nameserver 192.168.xxx.zzz
nameserver 8.8.8.8
nameserver 8.8.4.4
$
sshd는 이미 움직이고 있기 때문에 설정에 집착하지 않으면 특히 필요하지 않습니다. 이제 언제든지 ssh로 넣을 수 있습니다.
# 집 네트워크에는 원격 액세스 용 VPN이 있으므로 언제든지 외부에서 사용할 수 있습니다 :)
(최소한) 개발 환경 만들기
CUDA 툴킷 설치
Jetson TK1을 사용하는 이상 CUDA가 없으면 CUDA 툴킷을 설치합니다.
CUDA 툴킷은 htps : //에서 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / ぃ ん x-g 라 루 19에서 다운로드합니다. 최신의 CUDA 툴킷은 6.5입니다만, Jetson의 L4T가 낡은 R19이므로, CUDA의 툴 킷도 그것에 대응한 것(CUDA 6.0 Toolkit for L4T Rel-19.2)을 입수합니다.
$ sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-toolkit-6-0
$ ls -l /usr/local/
lrwxrwxrwx 1 root root 8 Nov 25 14:48 cuda -> cuda-6.0
drwxr-xr-x 10 root root 4096 Nov 25 14:47 cuda-6.0
$ /usr/local/cuda/bin/nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2013 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Mar_15_02:05:29_PDT_2014
Cuda compilation tools, release 6.0, V6.0.1
$
유니버설 리포지토리를 사용할 수 있도록 설정
CUDA의 툴킷만으로는 아마도 되지 않고, 필요한 개발 툴이나 라이브러리가 필요하게 된다고 생각합니다. 그렇다면 바로 그렇게 되었으므로 필요한 것을 바로 설치할 수 있도록 apt에 Ubuntu의 universal 저장소를 추가해 둡니다.
$ sudo add-apt-repository universe
$ sudo apt-get update
$
이것으로, 대체로의 작업에 걸리는 데 있어서의 베이스 환경이 갖추어졌습니다.
L4T가 오래된
이미 쓴 것처럼, OS(L4T)가 1세대 낡습니다. 업그레이드하고 싶습니다만, Ubuntu14가 움직이고 있는 모함이 필요한 모양. 우리는 Mac을 가지고 있지만 VMware로 갈 수 있을까요 ...
업그레이드 방법은 마찬가지로 Jetson을 충동 샀다.
Reference
이 문제에 관하여(Jetson TK1을 설정해 보았습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/earth2001y/items/7a37a01b8f9b414f0ec2
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
$ cd /etc/network
$ sudo mv interfaces interfaces.default
$ cat interfaces.static
auto lo
iface lo inet loopback
auto eth0
iface eth0 inet static
address 192.168.xxx.yyy
netmask 255.255.255.0
broadcast 192.168.xxx.255
gateway 192.168.xxx.zzz
$ ln -sf interfaces.static interfaces
$
$ sudo cat /etc/resolv.conf
# nameserver 127.0.1.1
nameserver 192.168.xxx.zzz
nameserver 8.8.8.8
nameserver 8.8.4.4
$
CUDA 툴킷 설치
Jetson TK1을 사용하는 이상 CUDA가 없으면 CUDA 툴킷을 설치합니다.
CUDA 툴킷은 htps : //에서 ゔぇぺぺr. 응아아. 코 m / ぃ ん x-g 라 루 19에서 다운로드합니다. 최신의 CUDA 툴킷은 6.5입니다만, Jetson의 L4T가 낡은 R19이므로, CUDA의 툴 킷도 그것에 대응한 것(CUDA 6.0 Toolkit for L4T Rel-19.2)을 입수합니다.
$ sudo dpkg -i cuda-repo-l4t-r19.2_6.0-42_armhf.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-toolkit-6-0
$ ls -l /usr/local/
lrwxrwxrwx 1 root root 8 Nov 25 14:48 cuda -> cuda-6.0
drwxr-xr-x 10 root root 4096 Nov 25 14:47 cuda-6.0
$ /usr/local/cuda/bin/nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2013 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Mar_15_02:05:29_PDT_2014
Cuda compilation tools, release 6.0, V6.0.1
$
유니버설 리포지토리를 사용할 수 있도록 설정
CUDA의 툴킷만으로는 아마도 되지 않고, 필요한 개발 툴이나 라이브러리가 필요하게 된다고 생각합니다. 그렇다면 바로 그렇게 되었으므로 필요한 것을 바로 설치할 수 있도록 apt에 Ubuntu의 universal 저장소를 추가해 둡니다.
$ sudo add-apt-repository universe
$ sudo apt-get update
$
이것으로, 대체로의 작업에 걸리는 데 있어서의 베이스 환경이 갖추어졌습니다.
L4T가 오래된
이미 쓴 것처럼, OS(L4T)가 1세대 낡습니다. 업그레이드하고 싶습니다만, Ubuntu14가 움직이고 있는 모함이 필요한 모양. 우리는 Mac을 가지고 있지만 VMware로 갈 수 있을까요 ...
업그레이드 방법은 마찬가지로 Jetson을 충동 샀다.
Reference
이 문제에 관하여(Jetson TK1을 설정해 보았습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/earth2001y/items/7a37a01b8f9b414f0ec2
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이 문제에 관하여(Jetson TK1을 설정해 보았습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/earth2001y/items/7a37a01b8f9b414f0ec2텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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