Jetson Nano là board mạch nhúng nhỏ, nhưng được thiết kế đặc biệt để triển khai các thuật toán AI trên các thiết bị có kích thước nhỏ. Bài viết này sẽ giới thiệu đến các bạn những kinh nghiệm của mình để cài đặt môi trường cho mạch này.

Thiết lập ban đầu cho Jetson Nano

This article guides you to setup integrated GPU for graphic works and save the VRAM of your NVIDIA GPUs for CUDA works. You can take advantages of this to have more memory for training deep neural networks.

In fact, besides CUDA tasks (which could be deep neural network training), our operating system also consumes a decent amount of memory for graphic rendering. This article will guide you to use onboard graphic card for display, thereby saving a considerable amount of GPU VRAM for model training. It's especially useful...

Configure integrated GPU for rendering and NVIDIA GPU for CUDA works in Ubuntu 18.04

Bạn đang muốn tối ưu bộ nhớ cho card Nvidia, không muốn các thành phần khác của hệ điều hành ngoài các tác vụ học máy sử dụng bộ nhớ của card? Đây là bài viết dành cho bạn.

Trên thực tế, ngoài các tác vụ CUDA (có thể là huấn luyện model học máy) sử dụng tới card Nvidia, hệ điều hành cũng tiêu tốn một lượng bộ nhớ kha khá cho việc hiển thị. Bài viết này sẽ hướng dẫn các bạn sử dụng card đồ hoạ onboard để cho việc hiển thị, từ đó tiết kiệm một lượng bộ nhớ đáng kể cho card đồ hoạ Nvidia để...

Hardware

Thiết lập ban đầu cho Jetson Nano

Configure integrated GPU for rendering and NVIDIA GPU for CUDA works in Ubuntu 18.04

Cấu hình iGPU cho xserver và GPU Nvidia cho tác vụ CUDA trong Ubuntu 18.04