embeded/jetson2026. 7. 20. 14:29

콘솔로 하니 이상하게 종료시 엔터가 미친듯이 나와서 웹으로 시도.

 

vulkan 인데도 vulkan 가속을 못 받는지 cpu 100%로 돈다.

 

최대 성능으로 가동

$ sudo nvpmodel -q
NVPM WARN: fan mode is not set!
NV Power Mode: MAXN
0

 

docker 로 서비스 실행

$ sudo docker run -p 8080:8080 -v /home/jetson/llm:/models ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-vulkan --chat-template-kwargs "{\"enable_thinking\": false}"  -m /models/Qwen3.5-0.8B-Q4_0.gguf -c 4096 --port 8080 --host 0.0.0.0 
warn: LLAMA_ARG_HOST environment variable is set, but will be overwritten by command line argument --host
0.00.136.037 W Setting 'enable_thinking' via --chat-template-kwargs is deprecated. Use --reasoning on / --reasoning off instead.
0.00.136.924 I cmn  common_param: common_params_print_info: verbosity = 3 (adjust with the `-lv N` CLI arg)
0.00.138.536 W srv  llama_server: -----------------
0.00.138.551 W srv  llama_server: CORS is set to allow all origins ('*') and no API key is set
0.00.138.552 W srv  llama_server: this can be a security risk (cross-origin attacks)
0.00.138.553 W srv  llama_server: more info: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/25655
0.00.138.554 W srv  llama_server: -----------------
0.00.139.997 I srv    load_model: loading model '/models/Qwen3.5-0.8B-Q4_0.gguf'
0.04.582.967 I srv    load_model: initializing, n_slots = 4, n_ctx_slot = 4096, kv_unified = 'true'
0.04.681.224 I srv  llama_server: model loaded
0.04.681.254 I srv  llama_server: listening on http://0.0.0.0:8080
0.19.911.095 I slot get_availabl: id  3 | task -1 | selected slot by LRU, t_last = -1
0.19.911.286 I slot launch_slot_: id  3 | task 0 | processing task, is_child = 0
0.22.612.244 I slot print_timing: id  3 | task 0 | prompt eval time =    1093.85 ms /    13 tokens (   84.14 ms per token,    11.88 tokens per second)
0.22.612.263 I slot print_timing: id  3 | task 0 |        eval time =    1606.96 ms /    12 tokens (  133.91 ms per token,     7.47 tokens per second)
0.22.612.266 I slot print_timing: id  3 | task 0 |       total time =    2700.81 ms /    25 tokens
0.22.612.276 I slot print_timing: id  3 | task 0 |    graphs reused =         11
0.22.612.345 I slot      release: id  3 | task 0 | stop processing: n_tokens = 24, truncated = 0
0.32.329.433 I slot get_availabl: id  3 | task -1 | selected slot by LCP similarity, sim_best = 0.243 (> 0.100 thold), f_keep = 0.375
0.32.406.612 I slot launch_slot_: id  3 | task 14 | processing task, is_child = 0
0.37.382.135 I slot print_timing: id  3 | task 14 | prompt eval time =    2254.95 ms /    28 tokens (   80.53 ms per token,    12.42 tokens per second)
0.37.382.154 I slot print_timing: id  3 | task 14 |        eval time =    2720.41 ms /    18 tokens (  151.13 ms per token,     6.62 tokens per second)
0.37.382.157 I slot print_timing: id  3 | task 14 |       total time =    4975.37 ms /    46 tokens
0.37.382.160 I slot print_timing: id  3 | task 14 |    graphs reused =         27
0.37.382.205 I slot      release: id  3 | task 14 | stop processing: n_tokens = 54, truncated = 0
0.52.606.713 I slot get_availabl: id  3 | task -1 | selected slot by LCP similarity, sim_best = 0.471 (> 0.100 thold), f_keep = 0.611
0.52.606.847 I slot launch_slot_: id  3 | task 35 | processing task, is_child = 0
1.10.385.311 I slot print_timing: id  3 | task 35 | n_decoded =    100, tg =   6.70 t/s, tg_3s =   6.70 t/s
1.11.031.932 I slot print_timing: id  3 | task 35 | prompt eval time =    2847.89 ms /    37 tokens (   76.97 ms per token,    12.99 tokens per second)
1.11.031.951 I slot print_timing: id  3 | task 35 |        eval time =   15577.07 ms /   104 tokens (  149.78 ms per token,     6.68 tokens per second)
1.11.031.954 I slot print_timing: id  3 | task 35 |       total time =   18424.96 ms /   141 tokens
1.11.031.960 I slot print_timing: id  3 | task 35 |    graphs reused =        129
1.11.032.011 I slot      release: id  3 | task 35 | stop processing: n_tokens = 173, truncated = 0
3.50.029.790 I slot get_availabl: id  3 | task -1 | selected slot by LCP similarity, sim_best = 0.333 (> 0.100 thold), f_keep = 0.382
3.50.175.603 I slot launch_slot_: id  3 | task 142 | processing task, is_child = 0
3.57.905.059 I slot print_timing: id  3 | task 142 | prompt processing, n_tokens =    105, progress = 0.86, t =   7.73 s / 13.58 tokens per second
3.59.618.519 I slot print_timing: id  3 | task 142 | prompt processing, n_tokens =    128, progress = 0.98, t =   9.44 s / 13.56 tokens per second
4.10.877.834 I slot print_timing: id  3 | task 142 | prompt eval time =    9819.15 ms /   132 tokens (   74.39 ms per token,    13.44 tokens per second)
4.10.877.855 I slot print_timing: id  3 | task 142 |        eval time =   10882.92 ms /    72 tokens (  151.15 ms per token,     6.62 tokens per second)
4.10.877.858 I slot print_timing: id  3 | task 142 |       total time =   20702.07 ms /   204 tokens
4.10.877.862 I slot print_timing: id  3 | task 142 |    graphs reused =        198
4.10.877.944 I slot      release: id  3 | task 142 | stop processing: n_tokens = 269, truncated = 0

 

cpu  에서 10 token/sec 미만으로 나온다.

msec token token/sec
2700.81 (안녕) 25 9.25648231456489
4975.37 (안녕) 46 9.24554354751506
18424.96 (너에 대해 소개) 141 7.65266247525096
20702.07 (golang으로 hello world) 204 9.85408705506261

 

'embeded > jetson' 카테고리의 다른 글

jetson nano + llama.cpp vulkan  (0) 2026.07.21
jetson nano jtop  (0) 2026.07.20
jetson nano 과 llama.cpp (cuda 가속, 빌드 포기)  (0) 2026.07.20
jetson nano devloper kit SD card image(A02)  (0) 2026.07.20
jetracer donkey car  (0) 2026.04.20
Posted by 구차니
embeded/jetson2026. 7. 20. 14:08

by claude

Jetson Nano 사양
Compute Capability: 5.3

Jetson Nano는 Maxwell 아키텍처 기반 GPU(128 CUDA 코어)를 사용하며, compute capability는 5.3입니다.

CUDA 버전

Jetson Nano는 JetPack 버전에 따라 CUDA 버전이 결정됩니다.
Nano에서 지원되는 마지막(최신) JetPack은 JetPack 4.6.x 계열이며, 이때 CUDA 10.2가 탑재됩니다.
참고로 Jetson Nano는 32비트 시절부터 나온 구형 라인업(2019년 출시)이라 JetPack 5.x(CUDA 11.x 이상)는 지원하지 않습니다. JetPack 5 이상은 Xavier, Orin 계열부터 지원됩니다

 

netson nano / maxwell 기반 128 cuda core

GPU NVIDIA Maxwell architecture with 128 NVIDIA CUDA® cores
CPU Quad-core ARM Cortex-A57 MPCore processor
Memory 4 GB 64-bit LPDDR4, 1600MHz 25.6 GB/s

[링크 : https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano]

 

맥스웰 compute capability - 5.x

all compute-capability 3.x (Kepler) devices but are not supported on compute-capability 5.x (Maxwell) 

[링크 : https://docs.nvidia.com/cuda/maxwell-compatibility-guide/]

 

cuda 10.2

$ cat /etc/nv_tegra_release
# R32 (release), REVISION: 7.1, GCID: 29818004, BOARD: t210ref, EABI: aarch64, DATE: Sat Feb 19 17:05:08 UTC 2022

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Feb_28_22:34:44_PST_2021
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.300
Build cuda_10.2_r440.TC440_70.29663091_0

 

b10068 인데 cuda 12 와 cuda 13에 대해서 지원한다.

소스에서 빌드한다고 해서 될 게 아닌듯..

Windows:

Windows x64 (CPU)
Windows arm64 (CPU)
Windows arm64 (OpenCL Adreno)
Windows x64 (CUDA 12) - CUDA 12.4 DLLs
Windows x64 (CUDA 13) - CUDA 13.3 DLLs
Windows x64 (Vulkan)
Windows x64 (OpenVINO)
Windows x64 (SYCL)
Windows x64 (HIP)

[링크 : https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases]

 

+

이건 컴파일러 버전이 낮아서라고.. 에라이

[  5%] Building CXX object tools/ui/CMakeFiles/llama-ui-embed.dir/embed.cpp.o
/home/jetson/src/llama.cpp/tools/ui/embed.cpp:17:10: fatal error: filesystem: No such file or directory
 #include <filesystem>
          ^~~~~~~~~~~~
compilation terminated.

 

filesystem은 c+17에 도입되었고 8.x 부터 지원.

[링크 : https://jtrimind.github.io/troubleshooting/filesystem/]

 

$ g++ --version
g++ (Ubuntu/Linaro 7.5.0-3ubuntu1~18.04) 7.5.0
Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

$ sudo apt install gcc-8 g++-8

$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 800 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-8
update-alternatives: using /usr/bin/gcc-8 to provide /usr/bin/gcc (gcc) in auto mode

$ g++ --version
g++ (Ubuntu/Linaro 8.4.0-1ubuntu1~18.04) 8.4.0
Copyright (C) 2018 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.

 

cmake 깔고 이상한짓 해도 안되서 포기. vulkan도 잘 안되는 것 같고 머지..?

sudo apt-get install libssl-dev libssl1.1
/opt/cmake/bin/cmake -B build -DLLAMA_BUILD_SERVER=ON -DLLAMA_BUILD_TOOLS=OFF -DLLAMA_BUILD_UI=OFF
/opt/cmake/bin/cmake --build build -j4

 

sharerc 빌드하고 하려니 이 난리. 에라이

/home/jetson/src/shaderc/third_party/abseil_cpp/absl/base/policy_checks.h:59:2: error: #error "This package requires GCC 10 or higher."
 #error "This package requires GCC 10 or higher."

'embeded > jetson' 카테고리의 다른 글

jetson nano jtop  (0) 2026.07.20
jetson nano 4GB / qwen3.5 0.8B  (0) 2026.07.20
jetson nano devloper kit SD card image(A02)  (0) 2026.07.20
jetracer donkey car  (0) 2026.04.20
jetson nano nvcc 빌드  (0) 2026.04.06
Posted by 구차니
embeded/jetson2026. 7. 20. 11:54

jetpack 이 4.5.1 vs 4.6.1 이라서

많은건 안바라고(!) 용량만 좀 넉넉하면 좋겠네

 

[링크 : https://developer.nvidia.com/embedded/downloads]

 

이건 이전에 구워놨던 jetracer 용으로 만들어진 이미지

[링크 : https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetracer/blob/master/docs/software_setup.md]

'embeded > jetson' 카테고리의 다른 글

jetson nano 4GB / qwen3.5 0.8B  (0) 2026.07.20
jetson nano 과 llama.cpp (cuda 가속, 빌드 포기)  (0) 2026.07.20
jetracer donkey car  (0) 2026.04.20
jetson nano nvcc 빌드  (0) 2026.04.06
jetson nvcc 실행하기  (0) 2026.04.06
Posted by 구차니
embeded/jetson2026. 4. 20. 16:05

jetracer 찾다가 이상한 키워드 발견.

rc카 안쓰고 그냥 3d 프린터로 대충(?) 만드는 건가?

아무튼 opencv 기반 영상인식 라이브러리로 작동하는것 같다.

 

[링크 : https://robertchoi.gitbook.io/jetracer/2.1/2.1.3]

[링크 : https://www.waveshare.com/wiki/DonkeyCar_for_Jetson_Nano-WEB_Control?srsltid=AfmBOorSke-fiZEMba2b0M7w8IwbQlsZjIt_j1XW-GdimRkN-YkjlPyv]

 

[링크 : https://github.com/martyniak/fork-waveshare-donkeycar]

'embeded > jetson' 카테고리의 다른 글

jetson nano 과 llama.cpp (cuda 가속, 빌드 포기)  (0) 2026.07.20
jetson nano devloper kit SD card image(A02)  (0) 2026.07.20
jetson nano nvcc 빌드  (0) 2026.04.06
jetson nvcc 실행하기  (0) 2026.04.06
jetson nano 2gb dev kit EOL 근접  (0) 2026.04.05
Posted by 구차니
embeded/jetson2026. 4. 6. 21:16

음.. cp로 하니 이상하게 안되는 군

$ nvcc tt.cpp
tt.cpp: In function ‘void kernel_test(int*, int*, int*)’:
tt.cpp:14:12: error: ‘threadIdx’ was not declared in this scope
  int idx = threadIdx.x +blockIdx.x * blockDim.x + (gridDim.x * blockDim.x) * (blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y);
            ^~~~~~~~~
tt.cpp:14:12: note: suggested alternative: ‘pthread_t’
  int idx = threadIdx.x +blockIdx.x * blockDim.x + (gridDim.x * blockDim.x) * (blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y);
            ^~~~~~~~~
            pthread_t
tt.cpp:14:25: error: ‘blockIdx’ was not declared in this scope
  int idx = threadIdx.x +blockIdx.x * blockDim.x + (gridDim.x * blockDim.x) * (blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y);
                         ^~~~~~~~
tt.cpp:14:25: note: suggested alternative: ‘clock’
  int idx = threadIdx.x +blockIdx.x * blockDim.x + (gridDim.x * blockDim.x) * (blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y);
                         ^~~~~~~~
                         clock
tt.cpp:14:38: error: ‘blockDim’ was not declared in this scope
  int idx = threadIdx.x +blockIdx.x * blockDim.x + (gridDim.x * blockDim.x) * (blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y);
                                      ^~~~~~~~
tt.cpp:14:38: note: suggested alternative: ‘clock’
  int idx = threadIdx.x +blockIdx.x * blockDim.x + (gridDim.x * blockDim.x) * (blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y);
                                      ^~~~~~~~
                                      clock
tt.cpp:14:52: error: ‘gridDim’ was not declared in this scope
  int idx = threadIdx.x +blockIdx.x * blockDim.x + (gridDim.x * blockDim.x) * (blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y);
                                                    ^~~~~~~
tt.cpp: At global scope:
tt.cpp:18:11: error: ‘::main’ must return ‘int’
 void main()
           ^
tt.cpp: In function ‘int main()’:
tt.cpp:61:15: error: expected primary-expression before ‘<’ token
  kernel_test<<<block,thread>>>(dev_a,dev_b,dev_c);
               ^
tt.cpp:61:30: error: expected primary-expression before ‘>’ token
  kernel_test<<<block,thread>>>(dev_a,dev_b,dev_c);
                              ^

 

음.. cuda는 main이 int 형이여야 하는군

$ nvcc tt.cu
tt.cu(18): warning: return type of function "main" must be "int"

tt.cu(18): warning: return type of function "main" must be "int"

tt.cu:18:11: error: ‘::main’ must return ‘int’
 void main()
           ^

[링크 : https://mangkyu.tistory.com/84]

 

싱글코어

$ ./a.out
cpu Time : 0.206937
gpu Time : 0.000106

 

어..? 멀티코어 돌리는게 왜 더 느려?!?!

$ nvcc  -Xcompiler -fopenmp tt.cu -o a.out.mp
jetson@nano-4gb-jp451:~$ ./a.out.mp
cpu Time : 0.231175
gpu Time : 0.000088

[링크 : https://forums.developer.nvidia.com/t/how-use-openmp-in-cu-file/2918/10]

 

2014.01.17 - [Programming/openCL & CUDA] - cuda + openmp 적용 예제

 

 

'embeded > jetson' 카테고리의 다른 글

jetson nano devloper kit SD card image(A02)  (0) 2026.07.20
jetracer donkey car  (0) 2026.04.20
jetson nvcc 실행하기  (0) 2026.04.06
jetson nano 2gb dev kit EOL 근접  (0) 2026.04.05
jetracer에 사용할 보호회로 없는 배터리 구매  (2) 2026.04.04
Posted by 구차니
embeded/jetson2026. 4. 6. 19:41

그냥 해보니 없는데 경로 따라가니 있다. 오호

jetson@nano-4gb-jp451:~$ nvcc
-bash: nvcc: command not found

jetson@nano-4gb-jp451:~$ /usr/local/cuda-10.2/bin/nvcc
nvcc fatal   : No input files specified; use option --help for more information

 

cuda로 심볼릭 링크되어있으니 이걸로 하면 편할듯

/usr/local$ ls -al
total 48
drwxr-xr-x 12 root root 4096 May 26  2021 .
drwxr-xr-x 12 root root 4096 Feb 19  2021 ..
drwxr-xr-x  3 root root 4096 Mar 30 07:22 bin
lrwxrwxrwx  1 root root    9 Feb 19  2021 cuda -> cuda-10.2
drwxr-xr-x 12 root root 4096 Feb 19  2021 cuda-10.2
drwxr-xr-x  3 root root 4096 May 26  2021 etc
drwxr-xr-x  2 root root 4096 Apr 26  2018 games
drwxr-xr-x  2 root root 4096 Apr 26  2018 include
drwxr-xr-x  2 root root 4096 May 26  2021 jetson_stats
drwxr-xr-x  4 root root 4096 Jun  4  2018 lib
lrwxrwxrwx  1 root root    9 Apr 26  2018 man -> share/man
drwxr-xr-x  2 root root 4096 Apr 26  2018 sbin
drwxr-xr-x 11 root root 4096 May 26  2021 share
drwxr-xr-x  2 root root 4096 Apr 26  2018 src

 

$ tail -2 ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}$
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

[링크 : https://staycool-js.tistory.com/m/23]

'embeded > jetson' 카테고리의 다른 글

jetracer donkey car  (0) 2026.04.20
jetson nano nvcc 빌드  (0) 2026.04.06
jetson nano 2gb dev kit EOL 근접  (0) 2026.04.05
jetracer에 사용할 보호회로 없는 배터리 구매  (2) 2026.04.04
jetracer ina219 배터리 모니터링 ic  (0) 2026.04.04
Posted by 구차니
embeded/jetson2026. 4. 5. 19:21

 

 

양산품은 2027년

 

구버전 개발킷도 이제는 단종 시키려고 하는듯.

명시하진 않았으나 도달중인.. 표현이 참..

[링크 : https://developer.nvidia.com/embedded/lifecycle]

'embeded > jetson' 카테고리의 다른 글

jetson nano nvcc 빌드  (0) 2026.04.06
jetson nvcc 실행하기  (0) 2026.04.06
jetracer에 사용할 보호회로 없는 배터리 구매  (2) 2026.04.04
jetracer ina219 배터리 모니터링 ic  (0) 2026.04.04
jetracer interactive-regression  (1) 2026.04.04
Posted by 구차니
embeded/jetson2026. 4. 4. 21:13

중고로 3개 구매함(개당 2500원, 당근 99도!)

인터넷으로 보호회로 없는걸 사기 힘드니까 어쩔수 없긴한데

아무튼 깔끔하게 조립이 가능해져서 행복 +_+

 

그 와중에 모니터링 하고 싶은데 영 방법이 안보이네

7:10 부터 9:00 까지 전진 계속 시키고 jetson 켜놨는데

뺴고 재보니 3.9V 나오는걸 봐서는 3시간 정도 어찌 버틸듯?

 

사양만 보면 25C 고방전 사양의 배터리인가?!

'embeded > jetson' 카테고리의 다른 글

jetson nvcc 실행하기  (0) 2026.04.06
jetson nano 2gb dev kit EOL 근접  (0) 2026.04.05
jetracer ina219 배터리 모니터링 ic  (0) 2026.04.04
jetracer interactive-regression  (1) 2026.04.04
imx219-160  (0) 2026.04.03
Posted by 구차니
embeded/jetson2026. 4. 4. 21:09

있다는데 어떻게 읽지?

Features
Support three 18650 batteries (not included), 7800mAh large capacity, up to 12.6V output, stronger motor power.
On-board S-8254AA + AO4407A Li-ion battery protection circuit, with anti-overcharge, anti-over-discharge, anti-over-current and short-circuit protection functions.
Onboard APW7313 voltage regulator chip, which can provide stable 5V voltage to Jetson Nano.
Onboard TB6612FNG dual H-bridge motor driver chip can drive the left and right two motor work.
Onboard 0.91" 128×32 resolution OLED, real-time display of car IP address, memory, power, and other conditions.
Onboard INA219 acquisition chip, convenient for real-time monitoring of battery voltage.

Datasheet
Ina219
PCA96_datasheet
S-8254AA
Ads1115
TB6612FNG

[링크 : https://www.waveshare.com/wiki/JetRacer_AI_Kit]

 

근데 회로도에 없다 -_-?

회로도에는 대신이라고 하긴 뭣하지만 ads1115가 존재한다.

[링크 : https://files.waveshare.com/upload/4/4a/JetRacer_Schematic.pdf]

 

그냥 검색하면 안나오는데

jetson@nano-4gb-jp451:~ $ i2cdetect -y 1
Warning: Can't use SMBus Quick Write command, will skip some addresses
     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f
00:
10:
20:
30: -- -- -- -- -- -- -- --
40:
50: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
60:
70:

 

-r 주면 smbus 무시하고 하는건지 먼가 나오긴한다. 그런데.. 누가 ina219고 누가 ads1115냐..

jetson@nano-4gb-jp451:~$ i2cdetect -y -r 1
     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f
00:          -- -- -- -- -- 08 -- -- -- -- -- -- --
10: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
20: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
30: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 3c -- -- --
40: 40 41 -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
50: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
60: 60 -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
70: -- 71 -- -- -- -- -- --

 

ADS1115 - 0x4A, 0x4B, 0x48, 0x49 라고 검색되는데 안보이고..

INA219 - 0x40, 0x41, 0x44, 0x45 라는데 일단 0x40과 0x41이 보이긴한다.

 

APW7313 - voltage regulator

 

 S-8254AA + AO4407A * 3 배터리 보호회로

 

 

근데 회로도상으로는 4407에 붙은 10mohm도 없고 4개여야 하는데 6개나 있다. 멀까?

 

NXP PCA9685 - 16ch 12bit PWM

ina219  에 100밀리옴인가?

 

TB6612FNG - Driver IC for Dual DC motor

 

 

+

gpt로 대충 작성

$ cat in.py
import board
import busio
from adafruit_ina219 import INA219
import time

# I2C
i2c = busio.I2C(board.SCL, board.SDA)

# 주소 (Waveshare는 0x42인 경우 많음)
ina219 = INA219(i2c, addr=0x41)

# R100 = 0.1Ω 설정 (중요)
ina219.shunt_resistance = 0.1

while True:
    print(f"Voltage: {ina219.bus_voltage:.3f} V")
    print(f"Current: {ina219.current:.3f} mA")
    print(f"Power: {ina219.power:.3f} mW")
    print("------")
    time.sleep(1)

 

충전 중에는 12.6V가 맞는것 같은데

선을 뽑으면 current가 0으로 떨어진다. 젯슨 나노가 쓰는게 있으니 음수 전류가 나와야 할 것 같은데

충전만 모니터링하고 방전은 안하는걸려나?

일단 수치상으로는 power는 mW가 아니라 W 일 듯?

$ python3 in.py
Voltage: 12.608 V
Current: 379.400 mA
Power: 4.962 mW
------
Voltage: 12.616 V
Current: 374.700 mA
Power: 4.752 mW
------
Voltage: 12.616 V
Current: 358.400 mA
Power: 4.542 mW
------
Voltage: 12.620 V
Current: 356.100 mA
Power: 4.890 mW
------
Voltage: 12.512 V
Current: 0.000 mA
Power: 0.000 mW
------
Voltage: 12.512 V
Current: -0.200 mA
Power: 0.004 mW
------
Voltage: 12.520 V
Current: 0.100 mA
Power: 0.000 mW
------
Voltage: 12.516 V
Current: -0.100 mA
Power: 0.000 mW
------
Voltage: 12.496 V
Current: 0.100 mA
Power: 0.000 mW

'embeded > jetson' 카테고리의 다른 글

jetson nano 2gb dev kit EOL 근접  (0) 2026.04.05
jetracer에 사용할 보호회로 없는 배터리 구매  (2) 2026.04.04
jetracer interactive-regression  (1) 2026.04.04
imx219-160  (0) 2026.04.03
jetracer 조립 거의 완료  (0) 2026.04.01
Posted by 구차니
embeded/jetson2026. 4. 4. 16:17

Data Collection 에서 사진을 찍는데

일단~~~은 dataset A / B, 두 가지가 존재하니 두 개 객체에 대해서 일단 각각 찍어 본다.

그리고 실제 학습은 저~~~기 아래 14번 BATCH_SIZE 있는데서 이뤄진다.

resnet18이긴 하지만 엣지에서 바로 학습이라니 정말 젯슨 나노가 그당시 파워풀했구나..

 

epoch를 10 주고 돌리고 나서 가장 아래의 15번째 항목에서 state live로 하고 카메라로 저장했던 객체를 들이대면

조금 따라가는 느낌이 나긴한다. 그러면 다시 위에가서 학습하고 반복

 

[링크 : https://www.waveshare.com/wiki/JetRacer_AI_Kit_Tutorial_III:_Interactive-regression?srsltid=AfmBOopvqr6oks46FDeU5oPH_3tSqexem8WTF9Gj0AN9hNURnpMbKQRM]

 

'embeded > jetson' 카테고리의 다른 글

jetracer에 사용할 보호회로 없는 배터리 구매  (2) 2026.04.04
jetracer ina219 배터리 모니터링 ic  (0) 2026.04.04
imx219-160  (0) 2026.04.03
jetracer 조립 거의 완료  (0) 2026.04.01
jetson nano 조이스틱 연결  (0) 2026.03.31
Posted by 구차니