소개

Deep Learning 공부와 GPU의 성능 평가를 위해 Jetson TX1을 구입했습니다.
(Amazon 제품 페이지: Jetson TX1 개발 키트 )
이하에 나의 초기 설정 내용을 기재합니다.

JetPack을 사용한 설정

Jetson TX1에 호스트 PC에서 JetPack2.3을 사용하여 설치합니다.
(호스트 PC로서 Windows10과 듀얼 부트시킨 64bit판 Ubuntu14.04LTS를 사용)

참고 링크 : JetPack을 사용한 설정

시간대 설정

System Settings->Time & Data->Location->Tokyo 선택

키보드 레이아웃 변경

1.System Settings->Keyboard'를 선택

2.TextEntry를 클릭

3. "+"마크를 클릭

4.Japnese를 선택

5.English(US) 삭제
* English(US) 클릭
* "-"버튼을 클릭
* Japnese만 되어 있는지 확인

7. 일본어 레이아웃이 되어 있는지 확인
* """와 "*"가 키보드대로 치는지 확인

SD 카드의 내장 드라이브화

내장 eMMC의 (개인적) 문제점

JetPack2.3에 의한 OS 업데이트와 CUDA 환경의 설치만으로, eMMC를 9.5GB 사용하고 있다(남은 4.4GB).
eMMC만으로 운용하는 것은 무리가 있을 것 같기 때문에, 외장 SD카드를 사용하기로 했습니다.
(돈에 여유가 있는 사람은 SSD 쪽이 무난하다고 생각합니다)
(CUDA 샘플을 삭제하면 1GB 정도 여유가 생길 수 있습니까?)

SD 카드 아래 준비

사용한 것은 아마존에서 구입한 도시바의 microSDXC 64GB
(Amazon 제품 페이지: 도시바 microSDXC 64GB )
SD 카드를 삽입하면 자동으로 인식되므로 포맷을 실행한다.
포맷은 SD 카드 인식 후 SD 카드 아이콘을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭 "Format".

여기서는 형식 유형으로 Ext4를 선택했습니다.

SD 카드 마운트

마운트 대상 디렉토리 만들기

터미널에서 "sudo mkdir/mnt/sd64"실행

(디렉토리 이름 "sd64"는 선택 사항)

SD 카드의 디바이스 파일명 취득

터미널에서 "fdisk -l"실행

제 환경에서는 「/dev/mmcblk1p1」로서 인식되고 있었으므로, 이하 이 명칭으로 진행합니다.

SD 카드 마운트

터미널에서 "sudo mount/dev/mmcblk1p1/mnt/d"를 실행한다.

SD 카드가 장착되었는지 확인

디렉토리 "/mnt/sd64"를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 속성을 표시하고 SD 카드의 용량과 동일한지 확인하십시오.

(또는 SD 카드에 저장된 파일이 표시되는지 확인)

부팅시 마운트

루트 권한으로 "/etc/rc.local"편집

(예) 터미널에서 "sudo nano/etc/rc.local"실행

/etc/rc.local

if test -b /dev/mmcblk1p1; then
 echo -n "Mounting SD memory"
 sudo mount /dev/mmcblk1p1 /mnt/sd64
 check_status
fi

참고 링크 : Linux에서 마운트하는 데 필요한 명령
참고 링크 : 부팅시 마운트하는 방법

결론

이상, Jetson TX1의 초기 설정의 일례를 소개했습니다.
앞으로 Qiita에서 Jetson TX1을 이용한 Deep Learning 사례와 GPU의 성능 평가 결과를 올려 가고 싶습니다.