安装和设置 NVIDIA 板的前提条件
目标需求
硬件
MATLAB® Coder™ Support Package for NVIDIA® Jetson™ and NVIDIA DRIVE® Platforms 支持以下开发板:
NVIDIA DRIVE PX 2
NVIDIA Clara AGX™
NVIDIA Jetson AGX Xavier™
NVIDIA Jetson AGX Orin™
NVIDIA Jetson Orin Nano
NVIDIA Jetson Orin NX(不支持 GPIO 工作流)
NVIDIA Jetson Nano™
NVIDIA Jetson TX1
NVIDIA Jetson TX2
NVIDIA Jetson Xavier NX
支持包使用通过 TCP/IP 的 SSH 连接来执行命令,同时在 DRIVE 或 Jetson 平台上编译和运行生成的代码。将目标平台连接到与主机相同的网络。或者,使用以太网交叉电缆将板直接连接到主机。
注意
在 Windows® 平台上,在 Windows 防火墙设置中打开端口 18735
。此端口是与在嵌入式平台上运行的 MATLAB 服务器建立连接所必需的。
软件
使用 NVIDIA JetPack (NVIDIA) 或 DRIVE Platform (NVIDIA) 软件安装在 Jetson 或 DRIVE 平台上开发应用程序所需的操作系统镜像、开发人员工具和库。您可以使用
JetPack
或Drive Platform
软件中的Component Manager
选择要在目标硬件上安装的组件。有关安装说明,请参考 NVIDIA 板文档。您必须至少安装:CUDA® 工具包。
cuDNN 库。
TensorRT 库。
OpenCV 库。
用于部署
videoReader
函数的 GStreamer 库(v1.0 或更高版本)。
MATLAB Coder Support Package for NVIDIA Jetson and NVIDIA DRIVE Platforms 已经过以下 JetPack 和 DRIVE SDK 版本的测试:
硬件平台 软件版本 Jetson AGX Orin
JetPack 5.1.1。
Jetson Orin Nano
Jetson AGX Xavier
Jetson Xavier NX
Clara AGX
Holoscan SDK
注意
不支持 TensorRT 和 GPIO 工作流。
Jetson Nano
JetPack 4.6.1。
Jetson TX1
Jetson TX2
DRIVE
DRIVE SDK 5.0.10.3-12606092 安装用于运行网络摄像头示例的 Simple DirectMedia Layer (SDL v1.2) 库、V4L2 库和 V4L2 实用工具。您还必须安装这些库的开发包。
要部署 Audio File Read Simulink® 模块,请安装 Sound eXchange (SoX) 实用工具及其开发和格式库。
例如,在 Ubuntu® 上,使用
apt-get
命令安装这些库。sudo apt-get install libsdl1.2-dev v4l-utils sox libsox-fmt-all libsox-dev
要使用 Modbus® 函数和模块,请安装 https://github.com/stephane/libmodbus 提供的
libmodbus
库。例如,在 Ubuntu 上,使用以下命令安装这些库。
git clone https://github.com/stephane/libmodbus cd libmodbus ./autogen.sh ./configure && sudo make install
目标上的环境变量
支持包使用环境变量来定位代码生成所需的工具、编译器和库。设置下表中的环境变量。
变量名称 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|
PATH | /usr/local/cuda/bin | Jetson 或 DRIVE 平台上的 CUDA 工具包可执行文件的路径。 |
LD_LIBRARY_PATH | /usr/local/cuda/lib64 | Jetson 或 DRIVE 平台上的 CUDA 库文件夹的路径。 |
必需的环境变量必须能够通过非交互式 SSH 登录进行访问。例如,您可以在 $HOME/.bashrc
shell 配置文件的开头使用 export
命令添加环境变量。
您也可以在 /etc/environment
文件中设置系统范围的环境变量。您必须有 sudo
权限才能编辑此文件。
输入设备
连接到目标硬件的 USB 或 CSI 端口的相机。
用于录制和回放音频信号的 USB 音频设备。
开发主机要求
MathWorks 产品
MATLAB(必需)。
MATLAB Coder(必需)。
GPU Coder™(使用 GPU 时需要)。
Parallel Computing Toolbox™(使用 GPU 时需要)。
Simulink(从 Simulink 模型生成代码时需要)。
Computer Vision Toolbox™(推荐)。
Deep Learning Toolbox™(深度学习需要)。
Embedded Coder®(推荐)。
Image Processing Toolbox™(推荐)。
Simulink Coder(从 Simulink 模型生成代码时需要)。
MATLAB Coder Interface for Deep Learning 和 GPU Coder Interface for Deep Learning 支持包(深度学习需要)。
第三方产品
针对 CUDA 启用 NVIDIA GPU。
CUDA 工具包和驱动。
C/C++ 编译器。
CUDA 深度神经网络库 (cuDNN)。
NVIDIA TensorRT - 高性能深度学习推断优化器和运行时库。
有关编译器工具和库的版本号的信息,请参阅Installing Prerequisite Products (GPU Coder)。有关在开发主机上设置环境变量的信息,请参阅Setting Up the Prerequisite Products (GPU Coder)。