📘 Uso – Jetson Orin Nano Super
📅 Día 1 – 04/06/2025 · 4:50 PM
🧠 Reto Inicial
Me fue planteado el desafío de migrar e implementar mi proyecto de IA de reconocimiento facial en el dispositivo Jetson Orin Nano Super. Este equipo posee 67 TOPS INT8 y 8GB LPDDR5, ideal para tareas de inferencia acelerada.
💡 Objetivo: Ejecutar modelos de reconocimiento facial en Jetson usando aceleración por GPU y herramientas como CUDA, TensorRT o DeepStream.
🔍 Investigación Realizada
A continuación, los recursos consultados para comprender el entorno de desarrollo y capacidades del dispositivo:
📄 Documentación oficial de JetPack 6.2
- 🧷 JetPack 6.2 – Releas|e Notes (NVIDIA)
- ✅ Verifiqué compatibilidad del sistema operativo Ubuntu 22.04 con Jetson Orin Nano.
- ✅ Confirmé que viene preinstalado con Python 3.10 y OpenCV con soporte GStreamer.
🚀 Guía de Inicio Rápido (Getting Started)
- 🔗 Jetson Orin Nano – Get Started (NVIDIA Developer)
- 📌 Aprendí el proceso de flasheo con SDK Manager y uso de tarjeta microSD.
- 📌 Revisión del entorno Jetson Linux (JetPack) y entorno de desarrollo.
🎥 Video tutorial
- ▶️ YouTube - Jetson Orin Nano Setup
- 👀 Visualización del proceso completo de arranque inicial, conexión a internet y configuración básica.
- ⚠️ Nota: El vídeo complementó lo visto en la documentación, con ejemplos visuales.
🧰 Herramientas/Utilidades Clave Identificadas
| Herramienta | Propósito principal | Estado en JetPack 6.2 |
|---|---|---|
Python 3.10 | Lenguaje base para mis scripts de inferencia | ✅ Preinstalado |
OpenCV | Procesamiento de imágenes + cámaras con GStreamer | ✅ Optimizado en Cuda |
CUDA / cuDNN | Aceleración de inferencia GPU | ✅ Incluido en JetPack |
DeepStream SDK | Alternativa NVIDIA para video-análisis optimizado | 🔄 Revisión en progreso |
TensorRT | Conversión y optimización de modelos ONNX/TensorFlow | 🔄 Pruebas en próximos días |
NoMachine | Acceso remoto al Jetson desde mi laptop | 🧪 Evaluación futura |