领先一步：使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件常见问题（3）

领先一步：使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件常见问题

问：Orin NANO开发套件引脚功能

答：

问：我可以将Jetson Orin Nano开发套件的载板与Jetson Xavier NX模块（16GB，8GB）一起使用吗？如果不可以，原因是什么？

答: 新的Orin Nano开发套件载板不支持这些旧模块。我们没有进行任何验证，也没有计划去进行验证。

问：Orin Nano 8GB的调试端口可以用作普通的UART端口吗？我的自定义板使用UART2来控制一个MCU（STM32），但它无法工作。有人告诉我它只能用作调试端口，不能作为普通的UART端口。真的吗？

答: 您是否尝试使用UART1（/dev/ttyTHS0）与您的MCU进行通信？将调试UART作为普通UART使用。这可以通过以下两个步骤完成：

1. 禁用组合UART功能。
2. 将其配置为普通UART。

这可以通过修改设备树和相关文件来完成，但我们尚未对此用例进行验证，无法保证在这种使用情况下的性能表现。

问：我遇到了一个问题，我的项目需要CUDA 10.2。我尝试使用SDK管理器刷写Jetson Orin Nano，但是似乎找不到包含CUDA 10.2的JetPack版本。我该如何解决这个问题呢？

答：Orin Nano不支持CUDA 10。请与库所有者联系，看看他们是否支持CUDA 11。

问：根据官方网站安装了支持Jetson的新版本CUDA（11.8），但我找不到与之匹配且支持Jetson的cudnn版本。也就是说，我现在有CUDA 11.8，但没有与之兼容的cudnn 8.9版本。我该如何找到并安装与Jetson兼容的新版本cudnn呢？或者如果我想恢复到之前的CUDA 11.4和cudnn 8.6，我该怎么做呢？

答：只有CUDA在其网页上提供了Jetson的软件包。对于其他库，例如cuDNN和TensorRT，您需要等待JetPack发布新版本。要回到CUDA 11.4，您可以通过apt命令卸载当前的CUDA库，并重新安装CUDA 11.4。谢谢。

问：我在Jetson Orin Nano开发套件上遇到了一个问题，视频编码在容器内外都无法正常工作，在尝试运行视频编码流程时，我收到以下错误消息：

gst-launch-1.0 -v videotestsrc pattern=18 ! "video/x-raw,width=(int)1280, height=(int)720, framerate=20/1" ! videoscale ! nvvidconv ! nvv4l2h264enc ! rtph264pay config-interval=1 pt=96 ! udpsink host=224.1.1.1 port=5000 sync=false
Setting pipeline to PAUSED ...
ERROR: Pipeline doesn't want to pause.
ERROR: from element /GstPipeline:pipeline0/nvv4l2h264enc:nvv4l2h264enc0: Could not open device '/dev/nvhost-msenc' for reading and writing.
Additional debug info:
/dvs/git/dirty/git-master_linux/3rdparty/gst/gst-v4l2/gst-v4l2/v4l2_calls.c(651): gst_v4l2_open (): /GstPipeline:pipeline0/nvv4l2h264enc:nvv4l2h264enc0:
system error: Cannot allocate memory
Setting pipeline to NULL ...
Freeing pipeline ...

答：Orin Nano没有硬件编码器，您可以使用软件编码器来进行视频编码。

问：如何对Jetson Orin Nano的批量烧录？

答:请参考这个文档：

https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r35.3.1/DeveloperGuide/text/SD/FlashingSupport.html#flashing-to-multiple-jetson-devices

问：我目前正在学习和使用迁移学习，通过Jetson Orin Nano上的jetson-inference流程，使用SSD-MobileNet自定义模型进行对象检测（DetectNet）的训练。当训练完成后，将其转换为ONNX格式，然后通过TensorRT运行。我能否将训练好的模型信息发送过去，并在Jetson Nano上使用它？或者由于架构的不同，它们需要进行不同的配置？

答：你可以将ONNX模型发送到其他平台使用。但是由于TensorRT引擎是根据硬件环境进行优化的，它并不具备可移植性。

问：我正在尝试修改kernel/nvidia/drivers/video/tegra/dc/dp.c文件，但无法生效。是否预期在其他目录下修改dp的行为？我想在链路训练之前添加一些DPCD（DisplayPort Configuration Data）更改。

答：那个驱动程序是为Xavier/TX2和Nano设计的，而不是任何Orin系列设备。Orin显示驱动程序并不完全开源，因此没有任何可供自定义的部分。