Jetson-Nano 是老黄家19年新推的树莓派（刊误更正：口袋型边缘计算设备），最大的亮点是在树莓派基础上加上了GPU？手动滑稽护体。
CPU-GPU-TPU，在AI特别是边缘设备的推断上，性能和效率远不是一个档次的。有兴趣的送1分钟科普视频：任意门，传送！
Maxwell架构128CUDA可以提供0.5TFlop的算力。在树莓派上做计算需要以秒计算，在高端树莓派上只需要毫秒？
当然如果只有这么块核心板，我们也没法用，英伟达的工程师们为我们提供了开发套件
目标：
亮卡开机、检查软件系统、跑通范例
准备工作：
1、购买开发版，英伟达6月正式分销JetsonNano开发套件，国内就可以购买，买回来才发现Made in China！官网最下面有链接：传送门
2、购买TF卡，开发版是裸板，官方推荐16G以上TF卡，因为系统就占12.88G，实际上32G以上才够用，毕竟后面还要配置swap以提供更大的内存缓存，这很重要。Class10以上的高速卡，我是在淘宝买的。
3、TF卡读卡器，烧写系统用，淘宝买USB3.0，如果你笔记本或者开发机有3.0接口。烧写系统大概需要25分钟，验证烧写15分钟。
4、5V2A电源，由于国内电源虚标严重，最好买足功率的，5V2.5A的淘宝有很多，千万不能买廉价的，毕竟电源也没多少钱。万能淘宝。
5、MicroUSB连接线，用于接电源的。万能淘宝。
6、视频链接，板子上有两种接口DP和HDMI，都可以，你的显示器带哪种就用哪种。转接线说是用不了，反正我用的是DP，我的DELL显示器不带HDMI你说滑稽不滑稽。
7、USB键盘鼠标，淘宝45一套，带RGB炫彩发光跑马灯效果！
8、USB摄像头，随便买都能用！
9、你可能还需要一架梯子用于访问官网的资料。传送门是资料不是梯子啊，梯子自备：传送门
开箱：
说实话，开箱惊艳到我了，箱子里除了一个开发版，真的什么都没有，比狗舔的碗还干净！真的啥多余的东西都没有，所以也没啥好说的！滑稽护菊。
插一张Jetson-Nano 和 RPi 3B的对比图
实话说，这两块板子买回来都是用于做IOT开发的，Jetson的做工真的好树莓派不是一两个档次，串口都标注了，树莓派需要自己找一下，板载的用料方面也是，毕竟一个800块，一个218块，真是一等价钱一等货。
Jetson-Nano装的就是老黄家标配的镜像，树莓派装的是Android Things。两块板子都已经点亮，所有配件都通用，节省了一大笔钱。
Jetson-Nano装机分为3步，基本上跟把大象装进冰箱差不多：
1、下载系统镜像大约5G打包 jetson-nano-dev-kit-sd-card-image
2、准备工具，windows、mac、linux都一样，格式化工具SD Format SD格式化工具下载 ，烧写镜像用Etcher下载 。
3、用SD卡格式化工具格式化TF卡，用Etcher烧写镜像到TF卡，烧写25分钟，验证15分钟。Etcher也可用于Android Things的烧写。
如果是windows烧写完成会跳出十几个Format提示，全部关闭即可
开机：
烧写完成，接线开机，Nano不像树莓派，没有板载Wi-Fi，所以用网线，可以接Wi-Fi需要把核心板拆下下面有个板载Wi-Fi插槽，USB的Wi-Fi可能有驱动风险。
第一次开机很久，开机后经典Ubuntu的配置界面。
检查系统软件：
英伟达工程师们贴心的已经把该有的套件都安装了，比如我们要的cuda，cudnn，GPU Driver，openCV，python等等。但是我们对版本有些要求就需要改成特定的版本，裸板工程师狗附体！这里有太多坑，有空分门别类再讲。
Python2.7，openCV3.3.1，tensorflow无，内存4G，GPU tegra X1，我们要安装Tensorflow-GPU需要Python3.x，内存需要使用swap扩展，PIL库需要libJpeg8依赖，opencv3需要重装opencv-python依赖库。都是坑，满满的坑，一步一个坑，都是躺着过的血泪史，下集再集中讲。
跑通范例：
范例我们选择mnistCUDNN，CNN界的HelloWord！
各类Sample地址，感谢po主整理参考链接
TensorRT
/usr/src/tensorrt/samples/
CUDA
/usr/local/cuda-/samples/
cuDNN
/usr/src/cudnn_samples_v7/
Multimedia API
/usr/src/tegra_multimedia_api/
VisionWorks
/usr/share/visionworks/sources/samples/
/usr/share/visionworks-tracking/sources/samples/
/usr/share/visionworks-sfm/sources/samples/
OpenCV
/usr/share/OpenCV/samples/
