Nvidia Jetson平台技术文档

1. Nvidia TLT 迁移学习训练

TLT (Transfer Learning Toolkit) 是Nvidia提供的一套工具，使得用户可以利用预训练模型并对其进行微调以适应特定的任务，从而简化深度学习模型训练的过程。

步骤:

1. 选择预训练模型: Nvidia提供了多个预训练的模型，如ResNet, VGG等。
2. 数据准备: 根据任务需求，准备相应的数据集，并进行标注。
3. 模型微调: 使用TLT进行迁移学习，进行模型的微调。
4. 导出模型: 微调后的模型可以导出为ONNX或其他格式，以便进行部署。

2. TensorRT 核心 及安装流程

TensorRT 是一个高性能的神经网络推理引擎，用于部署在Nvidia的GPUs上。

核心:

• 模型优化: 减少运算量，合并神经网络层。
• 精度策略: 提供FP32, FP16, INT8的量化，降低计算复杂性。

安装:

1. 下载TensorRT的安装包。
2. 解压并进入解压目录。
3. 执行安装脚本。
4. 将TensorRT的库路径加入到系统的LD_LIBRARY_PATH。

3. CUDA 核心加速编程及多核编程实例

CUDA 是Nvidia推出的并行计算平台和编程模型，允许开发者利用GPU进行高效的并行计算。

核心:

• 线程: 最基本的执行单元。
• 块: 包含多个线程，运行在同一个SM上。
• 网格: 包含多个块，整体上描述并行任务的大小。

实例:

__global__ void add(int n, float *x, float *y) {
    int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int stride = blockDim.x * gridDim.x;
    for (int i = index; i < n; i += stride)
        y[i] = x[i] + y[i];
}

int main() {
    ...
    // Kernel launch
    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (N + blockSize - 1) / blockSize;
    add<<<numBlocks, blockSize>>>(N, x, y);
    ...
}

4. TensorRT-LLM 生成式大模型讲解

LLM (Large Language Models) 通常指的是如GPT-3这样的大型生成模型。在Jetson上部署这样的模型需要优化。

• 使用Sparse Matrices以减少存储需求。
• 利用TensorRT进行量化以减少计算复杂性。

5. SDK Manager 安装

SDK Manager 提供了一种一键式的方式来安装Jetson的驱动和库。

1. 下载SDK Manager。
2. 运行安装脚本。
3. 选择需要的组件并进行安装。

6. Jetson库安装以及调用案例

Nvidia为Jetson提供了一系列的库，如DeepStream, cuDNN, VisionWorks等。

安装:

使用SDK Manager或apt包管理器进行安装。

调用案例:

例如，使用DeepStream进行视频流处理：

deepstream-app -c config_file.txt

此命令将启动DeepStream并使用config_file.txt中的配置。