Quelltext der Seite WSAL24432 – Jetson Orin Nano

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'''Dokumentationshinweis:''' Diese technische Dokumentation wurde aus einer archivierten Lieferantenquelle neu formuliert. Technische Angaben und Befehle müssen vor der Verwendung mit der Produktversion und den Herstellerunterlagen abgeglichen werden.

== Zusammenfassung ==
Technische Übersicht und Konfigurationsanleitung für das NVIDIA Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsmodul, einschließlich Hardware-Spezifikationen, Firmware-Aktualisierung und Einrichtung der KI-Laufzeitumgebung.

== Zugeordnete Produkte bei JW Tech ==
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL24432 WSAL24432 – NVIDIA Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsmodul, System-on-Module, NANO-Größe, Optionen für Speicher]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL24433 WSAL24433 – NVIDIA Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsmodul, System-on-Module, NANO-Größe, Optionen für Speicher]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL24435 WSAL24435 – NVIDIA Jetson Orin Nano AI-Entwicklungsset für eingebettete und Edge-Systeme, mit 8 GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL24498 WSAL24498 – Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsset für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL24499 WSAL24499 – Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsset für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL24500 WSAL24500 – Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsset für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
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* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL24507 WSAL24507 – Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsset für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL24508 WSAL24508 – Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsset für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL24509 WSAL24509 – Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsset für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL30211 WSAL30211 – NVIDIA Jetson Orin Nano Super KI-Entwicklungsset für eingebettete und Edge-Systeme, mit 8 GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL33174 WSAL33174 – Jetson Orin Nano AI Dual ETH Entwicklungskit für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL33175 WSAL33175 – Jetson Orin Nano AI Dual ETH Entwicklungskit für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL33176 WSAL33176 – Jetson Orin Nano AI Dual ETH Entwicklungskit für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL33177 WSAL33177 – Jetson Orin Nano AI Dual ETH Entwicklungskit für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL33423 WSAL33423 – Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsset für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL33424 WSAL33424 – Jetson Orin Nano KI-Entwicklungsset für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]
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* [https://shop.jw-tech.eu/p/WSAL33426 WSAL33426 – Jetson Orin Nano AI Dual ETH Entwicklungskit für eingebettete und Edge-Systeme, Optionen für 4GB/8GB Speicher Jetson Orin Nano Modul]

== Technische Übersicht ==
* Das Modul ist in Versionen mit 4 GB und 8 GB LPDDR5-Speicher erhältlich; die Leistung beträgt bis zu 20 bzw. 40 TOPS.
* Verarbeitet wird auf einer 6-Kern Arm Cortex-A78AE v8.2 64-Bit-CPU und einer 1024-Kern NVIDIA Ampere GPU mit 16 (bei 4 GB) oder 32 (bei 8 GB) Tensor Cores.
* Der offizielle Entwickler-Kit basiert auf dem 8-GB-Modul und ergänzt einen TF-Kartenslot zur Systeminstallation.
* Zum Betreten des Wiederherstellungsmodus werden die Pins FC REC und GND unter dem Modul mit Jumpern kurzgeschlossen, anschließend wird über einen Datenkabel-USB-Anschluss mit einem Ubuntu-Host verbunden.
* Die Firmware-Aktualisierung erfordert einen Ubuntu-20.04- oder 22.04-Host; das Upgrade auf die Super-Version erfolgt per Skript mit Jetpack 6.2, nicht über den SDK Manager.
* Für die Installation von TensorFlow und PyTorch müssen die jeweiligen Wheel-Pakete aus dem offiziellen Download-Zentrum geladen und installiert werden; Torchvision muss zur PyTorch-Version passen.

'''Befehle und Beispiele – vor Ausführung prüfen:''' 
<syntaxhighlight lang="text">
sudo dpkg -i sdkmanager_1.6.1-8175_amd64.deb
sudo apt --fix-broken install
sudo mkdir orin_nano && cd orin_nano
wget https://developer.nvidia.com/downloads/embedded/l4t/r36_release_v4.3/release/Jetson_Linux_r36.4.3_aarch64.tbz2
wget https://developer.nvidia.com/downloads/embedded/l4t/r36_release_v4.3/release/Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_r36.4.3_aarch64.tbz2
sudo tar xf Jetson_Linux_r36.4.3_aarch64.tbz2
sudo tar xpf Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_r36.4.3_aarch64.tbz2 -C Linux_for_Tegra/rootfs/
cd Linux_for_Tegra/ && sudo ./tools/l4t_flash_prerequisites.sh && sudo ./apply_binaries.sh
sudo ./tools/l4t_create_default_user.sh -u jetson -p jetson1 -a
sudo ./tools/kernel_flash/l4t_initrd_flash.sh --external-device nvme0n1p1 -p "-c ./bootloader/generic/cfg/flash_t234_qspi.xml" -c ./tools/kernel_flash/flash_l4t_t234_nvme.xml --showlogs --network usb0 jetson-orin-nano-devkit-super external
sudo apt-get update -y && sudo apt-get install nvidia-jetpack -y
pip3 install tensorflow-2.12.0+nv23.05-cp38-cp38m-linux_aarch64.whl
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libopenblas-base libopenmpi-dev
sudo pip3 install torch-2.0.0+nv23.05-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
python3 -c "import torch; print(torch.__version__); x = torch.rand(5, 3); print(x)"
git clone --branch v0.14.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision && cd torchvision && export BUILD_VERSION=0.14.1 && sudo python3 setup.py install
</syntaxhighlight>

== Hinweise und Versionsgrenzen ==
* Die exakte Firmware- und Softwareversion ist standort- und zeitabhängig; vor der Ausführung alle Schritte mit dem aktuellen NVIDIA-Dokumentation abgleichen.
* Der Wechsel auf die Super-Version hängt von der Verfügbarkeit des offiziellen Upgrades durch NVIDIA ab; dies kann verzögert sein.
* Bei der Verwendung eines Virtualisierungs-Hosts sind zusätzliche Konfigurationsschritte erforderlich, die im Quelltext nur unvollständig beschrieben sind.
* VNC-Server-Einrichtung und Remote-Anmeldung erfordern manuelle Bestätigung der Netzwerkparameter.
* Die Kompatibilität zwischen JetPack-, CUDA- und Python-Umgebung muss vor der Installation geprüft werden; ein Versionskonflikt kann zu Fehlschlägen führen.

== Quelle und Revisionsnachweis ==
* [https://www.waveshare.com/wiki/Jetson_Orin_Nano Jetson Orin Nano - Waveshare Wiki]
* Quellrevision: 109261
* Erfasst: 2026-09-04T04:18:18+00:00
* SHA-256: <code>1767eaca488773f8d3772101a7ec573bacc62c62b86aeab7e953226de4f85db1</code>