NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit와 AI Programming(#2)

이번 시간에는 지난 시간에 이어 NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit를 해부(2번째 시간)해 보고, 느낀 점을 독자 여러분과 공유해 보고자 한다. 😎

[출처 - https://namu.wiki/w/NVIDIA%20Tegra]

The second time 🚀🚀

목차

1. NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit 소개

2. Target Board Booting Sequence

3. SDK Manager를 이용하여 OS 설치하기

4. SDK Manager 없이 OS 설치하기

5. Deep Dive into Jetson Linux Kernel

6. Device Tree and Device Drivers

7. Jetson AI - LLM 돌려 보기

References

BSP(Board Support Package) 관련 내용은 chip 제조사마다 조금씩 차이가 있게 마련이다. NVIDIA Jetson Kit의 경우도 예외가 아닌데, 그 난이도가 어느 정도나 되는지 이번 posting을 통해 확인해 보도록 하자. 😋

4. SDK Manager 없이 OS 설치하기

BSP 관련 작업 시 제일 먼저 맞닥뜨리는 문제는, 아무래도 "bootloader, kernel, rootfs 등을 어떤 식으로 boot media(NOR/NAND flash, eMMC, SDCard, NVMe, USB storage 등)에 적절히 설치(flashing)할 것인가"에 관한 것이 아닐까 싶다.

우리는 이미 3장에서 SDK Manager를 통해 OS image를 설치하는 과정을 상세히 살펴 보았다. SDK Manager는 매우 편리한 방법이지만, BSP code를 수정할 경우 이를 반영할 방법이 없어 보인다. 언뜻 생각하기에는 SDK Manager를 동작시키는 과정에서 생성된 디렉토리에 새로 수정한 kernel, rootfs 등을 적절히 복사한 상태에서 다시 설치를 진행하면, 수정 사항이 반영될 것 같기도 하지만 말이다(단, 아직 이렇게 해보지는 않았다 😋).

JetPack_6.2_Linux_JETSON_ORIN_NANO_TARGETS/Linux_for_Tegra/

        kernel/Image

        kernel/dtb/*

        rootfs/*

하지만 이 방법이 안먹힐 수도 있고, shell script를 이용한 방법이 이미 제공되고 있으니, 지금부터는 이 방법을 소개해 보고자 한다. 여기서 소개하는 내용은 아래 site의 내용을 기초로 하였다.

https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r36.4.3/DeveloperGuide/IN/QuickStart.html

Shell script를 이용한 설치 방법은 대략 아래와 같은 방식으로 동작하는 것으로 보면 될 듯하다.

[그림 4.1] Recovery mode에서 USB-C를 이용한 flash writing 방법

📌 그림에는 표현되지 않았지만, 실제로 설치 막판에는 initrd를 구동한 상태에서 scp로 파일 복사 후, 각종 debian package를 설치하는 부분도 있는 것 같다. 다시말해 bootloader를 통해 한방에 image를 설치하지는 않는다는 뜻이다(왜냐, OS image가 꽤나 덩치가 크기 때문이다).

<Ubuntu 22.04 LTS Desktop PC>

[1] 설치 image 준비 단계

  -> 먼저, 아래 site로 부터 몇가지 BSP file을 download하도록 한다.

https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-linux-r3643

$ tar xvjf Jetson_Linux_R36.4.3_aarch64.tbz2

  -> 압축을 풀면, Linux_for_Tegra/ 디렉토리가 생성된다. 이 아래에 OS image를 구성하는 모든 내용이 들어가게 된다.

• bootloader: Bootloader plus flashing tools, such as TegraFlash, CFG, and BCT
• kernel: A kernel image /Image, DTB files, and kernel modules
• rootfs: The root file system that you downloaded
• nv_tegra: User space binaries and sample applications
• 📌 때로는 영문 원문이 의미를 제대로 전달하는 경우가 있다.

$ tar xvjf ./public_sources.tbz2

   -> Linux_for_Tegra/source 아래에 압축을 푼다.

$ cd Linux_for_Tegra/source/

$ tar xvjf ./kernel_src.tbz2

   -> kernel/kernel-jammy-src 아래에 kernel source를 푼다.

$ tar xvjf ./kernel_oot_modules_src.tbz2

   -> nvidia에서 제공하는 out-of-tree kernel module code를 푼다.

$ tar xvjf ./nvidia_kernel_display_driver_source.tbz2

   -> nvdisplat code를 푼다.

$ tar xpf Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R36.4.3_aarch64.tbz2 -C Linux_for_Tegra/rootfs/

  -> prebuilt root file system을 rootfs 디렉토리로 복사한다.

$ cd Linux_for_Tegra/source

  -> l4t는 linux for tegra를 의미한다.

$ ls -la

  -> 아래와 같은 파일이 존재해야 한다.

합계 221620

drwxr-xr-x 10 chyi chyi      4096  6월 22 17:53 .

drwxr-xr-x 10 chyi chyi      4096  1월  8 10:41 ..

-rw-r--r--  1 chyi chyi      7842  1월  8 10:11 Makefile

-rw-r--r--  1 chyi chyi      9355  1월  8 10:41 argus_cam_libavencoder_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       118  1월  8 10:41 argus_cam_libavencoder_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi   6575350  1월  8 10:41 atf_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi        99  1월  8 10:41 atf_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi    137992  1월  8 10:41 dtc-1.4.5.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       101  1월  8 10:41 dtc-1.4.5.tbz2.sha1sum

-rwxr-xr-x  1 chyi chyi      6652  1월  8 10:11 generic_rt_build.sh

-rw-r--r--  1 chyi chyi    648021  1월  8 10:41 gst-nvarguscamera_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       113  1월  8 10:41 gst-nvarguscamera_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi    630289  1월  8 10:41 gst-nvcompositor_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       112  1월  8 10:41 gst-nvcompositor_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi     49554  1월  8 10:41 gst-nvipcpipeline_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       113  1월  8 10:41 gst-nvipcpipeline_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi    620844  1월  8 10:41 gst-nvtee_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       105  1월  8 10:41 gst-nvtee_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi     36851  1월  8 10:41 gst-nvunixfd_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       108  1월  8 10:41 gst-nvunixfd_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi    627068  1월  8 10:41 gst-nvv4l2camera_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       112  1월  8 10:41 gst-nvv4l2camera_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi    648706  1월  8 10:41 gst-nvvidconv_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       109  1월  8 10:41 gst-nvvidconv_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi    175846  1월  8 10:41 gst-nvvideo4linux2_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       114  1월  8 10:41 gst-nvvideo4linux2_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi     49420  1월  8 10:41 gstegl_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       102  1월  8 10:41 gstegl_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi   1405331  1월  8 10:41 gstjpeg_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       103  1월  8 10:41 gstjpeg_src.tbz2.sha1sum

drwxrwxr-x  3 chyi chyi      4096  6월 22 17:53 hardware

drwxr-xr-x  4 chyi chyi      4096  1월  8 10:11 hwpm

drwxrwxr-x  3 chyi chyi      4096  6월 22 17:52 kernel

drwxr-xr-x  5 chyi chyi      4096  1월  8 10:11 kernel-devicetree

-rw-r--r--  1 chyi chyi   8450197  1월  8 10:41 kernel_oot_modules_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       114  1월  8 10:41 kernel_oot_modules_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi 156611109  1월  8 10:41 kernel_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       102  1월  8 10:41 kernel_src.tbz2.sha1sum

-rwxr-xr-x  1 chyi chyi      1916  1월  8 10:11 kernel_src_build_env.sh

-rw-r--r--  1 chyi chyi      4333  1월  8 10:41 libgstnvcustomhelper_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       116  1월  8 10:41 libgstnvcustomhelper_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi     15394  1월  8 10:41 libgstnvdrmvideosink_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       116  1월  8 10:41 libgstnvdrmvideosink_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi     26745  1월  8 10:41 libgstnvvideosinks_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       114  1월  8 10:41 libgstnvvideosinks_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi     24471  1월  8 10:41 libv4l2_nvargus_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       111  1월  8 10:41 libv4l2_nvargus_src.tbz2.sha1sum

-rwxr-xr-x  1 chyi chyi      2951  1월  8 10:41 nv_public_src_build.sh

-rwxr-xr-x  1 chyi chyi      4704  1월  8 10:41 nv_public_src_build_tos.sh

-rwxrwxr-x  1 chyi chyi      2545  1월  8 10:42 nv_src_build.sh

-rwxr-xr-x  1 chyi chyi      7836  1월  8 10:11 nvbuild.sh

-rwxr-xr-x  1 chyi chyi      1788  1월  8 10:11 nvcommon_build.sh

drwxr-xr-x  5 chyi chyi      4096  1월  8 10:41 nvdisplay

drwxr-xr-x  6 chyi chyi      4096  1월  8 10:11 nvethernetrm

drwxrwxr-x  5 chyi chyi      4096  6월 22 17:53 nvgpu

-rw-r--r--  1 chyi chyi     59543  1월  8 10:41 nvgstapps_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       105  1월  8 10:41 nvgstapps_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi   8042293  1월  8 10:41 nvidia-jetson-optee-source.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       118  1월  8 10:41 nvidia-jetson-optee-source.tbz2.sha1sum

drwxr-xr-x  9 chyi chyi      4096  1월  8 10:11 nvidia-oot

-rw-r--r--  1 chyi chyi    110578  1월  8 10:41 nvidia-xconfig_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       110  1월  8 10:41 nvidia-xconfig_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi   2670187  1월  8 10:41 nvidia_kernel_display_driver_source.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       127  1월  8 10:41 nvidia_kernel_display_driver_source.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi   2670073  1월  8 10:41 nvidia_kernel_display_driver_source_without_root_dir.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       144  1월  8 10:41 nvidia_kernel_display_driver_source_without_root_dir.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi      7199  1월  8 10:41 nvsample_cudaprocess_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       116  1월  8 10:41 nvsample_cudaprocess_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi     70182  1월  8 10:41 nvsci_headers.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       105  1월  8 10:41 nvsci_headers.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi     35176  1월  8 10:41 nvsci_samples_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       109  1월  8 10:41 nvsci_samples_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi      6473  1월  8 10:41 opencv_gst_samples_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       114  1월  8 10:41 opencv_gst_samples_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi      6647  1월  8 10:41 openwfd_headers.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       107  1월  8 10:41 openwfd_headers.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi      4777  1월  8 10:41 public_sources_sha.txt

-rwxrwxr-x  1 chyi chyi     11019  1월  8 10:42 source_sync.sh

-rw-r--r--  1 chyi chyi   2644275  1월  8 10:41 spe-freertos-bsp.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       108  1월  8 10:41 spe-freertos-bsp.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi    189692  1월  8 10:41 v4l2_libs_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       105  1월  8 10:41 v4l2_libs_src.tbz2.sha1sum

-rw-r--r--  1 chyi chyi  33373436  1월  8 10:41 webrtc_argus_camera_app_src.tbz2

-rw-r--r--  1 chyi chyi       119  1월  8 10:41 webrtc_argus_camera_app_src.tbz2.sha1sum

-----------------------------------------------------------------------------

[2] Kernel code build 하기

$ export ARCH=arm64

$ export CROSS_COMPILE=/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/toolchain/aarch64--glibc--stable-2022.08-1/bin/aarch64-buildroot-linux-gnu-

$ export INSTALL_MOD_PATH=/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/06222025/Manual/Linux_for_Tegra/rootfs

$ export KERNEL_HEADERS=/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/06222025/Manual/Linux_for_Tegra/source/kernel/kernel-jammy-src

  -> kernel build에 필요한 몇가지 환경 설정을 한다(자신의 환경에 맞게 적절히 조절한다).

$ cd Linux_for_Tegra/source/

$ make -C kernel

$ sudo -E make install -C kernel

$ cp kernel/kernel-jammy-src/arch/arm64/boot/Image ../kernel/Image

  -> kernel과 (in-tree) kernel module을 build한 후, kernel module은 rootfs에 설치하도록 한다.

  -> Image도 kernel/Image로 복사한다.

$ make modules

$ sudo -E make modules_install

  -> out-of-tree kernel module을 build 후, rootfs 아래에 설치한다.

$ cd Linux_for_Tegra

$ sudo ./tools/l4t_update_initrd.sh

Set LDK_DIR to /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/06222025/Manual/Linux_for_Tegra

Using rootfs directory: /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/06222025/Manual/Linux_for_Tegra/rootfs

Updating the initrd: /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/06222025/Manual/Linux_for_Tegra/bootloader/l4t_initrd.img

Copy /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/06222025/Manual/Linux_for_Tegra/bootloader/l4t_initrd.img to /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/06222025/Manual/Linux_for_Tegra/rootfs/boot/initrd

Preparing virtual env

chroot: failed to run command 'nv-update-initrd': No such file or directory

ERROR: nv-update-initrd failed!

Cleaning up virtual env

---------------------> 명령에 실패했으나, (대세에 지장이 없는 듯 하니) 일단 얘는 pass하자.

$ cd source/

$ make dtbs

$ cp kernel-devicetree/generic-dts/dtbs/* ../kernel/dtb/

   -> device tree를 compile하고, binary를 적당한 위치로 복사한다.

[3] Ubuntu package 설치하기

$ cd ..

$ sudo ./tools/l4t_flash_prerequisites.sh

  -> 이후 작업에 필요한 몇가지 ubuntu package를 설치한다.

[4] 설치 image 만들기

$ sudo ./apply_binaries.sh 

  -> 다양한 deb package 등을 rootfs에 설치한다.

Using rootfs directory of: /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/rootfs

Installing extlinux.conf into /boot/extlinux in target rootfs

/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/nv_tegra/nv-apply-debs.sh

Root file system directory is /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/rootfs

Copying public debian packages to rootfs

Skipping installation of nvidia-igx-oem-config_36.4.3-20250107174145_arm64.deb ....

Skipping installation of nvidia-igx-systemd-reboot-hooks_36.4.3-20250107174145_arm64.deb ....

Skipping installation of nvidia-l4t-dgpu-apt-source_36.4.3-20250107174145_arm64.deb ....

Skipping installation of nvidia-l4t-dgpu-config_36.4.3-20250107174145_arm64.deb ....

Skipping installation of nvidia-l4t-dgpu-tools_36.4.3-20250107174145_arm64.deb ....

Skipping installation of nvidia-l4t-dgpu-x11_36.4.3-20250107174145_arm64.deb ....

Skipping installation of nvidia-l4t-factory-service_36.4.3-20250107174145_arm64.deb ....

Skipping installation of nvidia-igx-bootloader_36.4.3-20250107174145_arm64.deb ....

Skipping installation of nvidia-l4t-jetson-orin-nano-qspi-updater_36.4.3-20250107174145_arm64.deb ....

Start L4T BSP package installation

QEMU binary is not available, looking for QEMU from host system

...

...

Add config /etc/modprobe.d/denylist-ramoops.conf

Add config /etc/modprobe.d/denylist-tegra-safety.conf

Add config /etc/modprobe.d/denylist-tpm-ftpm-tee.conf

Add config /etc/modprobe.d/iwlwifi.conf

Add config /etc/modprobe.d/nvgpu.conf

Add config /etc/modprobe.d/nvidia-display.conf

Add config /etc/modprobe.d/tegra-udrm.conf

Add config /lib/modprobe.d/aliases.conf

Add config /lib/modprobe.d/fbdev-blacklist.conf

Add config /lib/modprobe.d/systemd.conf

Cleaning up the temporary directory for updating the initrd..

/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra

Removing QEMU binary from rootfs

Removing stashed Debian packages from rootfs

L4T BSP package installation completed!

Disabling NetworkManager-wait-online.service

Disable the ondemand service by changing the runlevels to 'K'

Success!

여기까지 준비가 되었다면, 이후 아래와 같은 절차를 따라 flash writing을 진행하도록 하자.

[5] Target board를 recovery mode로 전환시킨다.

  -> 3장에서 소개한 내용(그림 3.5, 3.6 참조)을 참고하자.

[6] Target board와 Host Linux PC간에 USB-C cable을 연결 시킨다.

[7] 아래 명령을 실행하여 NVMe SSD에 image 설치를 한다.

  -> 여기에서도 편의상 microSD를 제거한 상태에서 NVMe에 image를 설치하도록 하자.

$ sudo ./tools/kernel_flash/l4t_initrd_flash.sh --external-device nvme0n1p1 \

  -c tools/kernel_flash/flash_l4t_t234_nvme.xml -p "-c bootloader/generic/cfg/flash_t234_qspi.xml" \

  --showlogs --network usb0 jetson-orin-nano-devkit-super internal

  -> xml 파일을 보면 flashing을 위한 partition layout이 기술되어 있다.

  -> 정말, 한참 동안 설치가 진행된다. 😂

...

...

[그림 4.2] Recovery mode에서 NVMe SSD로 OS image 설치하기(1)

[그림 4.3] Recovery mode에서 NVMe SSD로 OS image 설치하기(2) - minicom에서 확인

📌 Recovery mode에서는 FAN이 돌아가지 않는 관계로, board가 매우 hot하니 주의를 요한다. 🌋

아래 파일은 l4t_initrd_flash.sh 설정시 지정했던 partition layout 파일들인데, 꽤나 복잡하고 많은 파티션들로 이루어져 있음을 알 수 있다. 왜 이리 복잡한 것일까 ? 😓

[그림 4.4] bootloader 파티션 layout 파일(QSPI flash용) - flash_t234_qspi.xml

[그림 4.5] external device용 파티션 layout 파일(efl, kernel, rootfs 등 배치) - flash_l4t_t234_nvme.xml

참고로, 설치 과정은 아래 파일에 로그로 남겨지게 된다.

initrdlog/flash_1-9_0_20250619-134647.log

[8] 설치 완료 후, 자동 reboot(target board)한다.

  -> 이후, 모니터 화면에서 Ubuntu 설정을 진행한 후, 재부팅하자.

  -> 재부팅 시에는 당연히 recovery mode를 해제해 주어야 한다.

[그림 4.6] Jetson Kit 자동 reboot 모습

📌 지금까지 설명한 방법은 Jetson Linux Image만을 설치하는 것이므로, Jetson Runtime Components는 (Ubuntu login 후) 별도로 설치해 주어야 한다.

_____________________________________________________

Jetson Linux BSP의 경우, (Yocto project와 같은) 일반적인 Build system을 이용한 방법이 아니다 보니, flash writing 방법(shell script 실행)도 다소 복잡한 느낌이다. 자세한 사항은 아래 내용을 참조하기 바란다.

https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r36.4.3/DeveloperGuide/SD/FlashingSupport.html

예를 들어, kernel 파티션만을 교체하고자 한다면, 아래와 같이 하면 된다.

<Recovery mode 전환 상태에서>

$ sudo ./tools/kernel_flash/l4t_initrd_flash.sh -k A_kernel jetson-orin-nano-devkit-super nvme0n1p1

📌 이 방법은 최종적으로 initrd로 부팅한 상태(kernel 상태)에서 flash writing을 하는 방법이다. 파티션명은 앞서 언급했던 2개의 xml 파일을 참조해야 한다.

or

$ sudo ./flash.sh -k A_kernel jetson-orin-nano-devkit-super nvme0n1p1

  -> 문서에는 이렇게 하는 방법도 언급하고 있다.

  -> 앞서의 명령과는 달리, 이 방법은 initrd 없이 하는 것인데, hmm... 동작을 안한다. 일정 시간 경과 후 먹통이 된다... 왜 그럴까 ?

5. Deep Dive into Jetson Linux Kernel

이번 장에서는 BSP의 핵심이라고 할 수 있는 linux kernel에 관한 이야기를 좀 더 해보고자 한다. Bootloader 또한 BSP의 핵심 내용이지만, 이 부분은 이전 posting에서도 언급한 것 처럼, 어찌해 볼 수 있는 여지가 별로 없어 보이니, (이번 시간에는) Kernel과 rootfs에만 집중하도록 하자. 💢

https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r36.4.3/DeveloperGuide/SD/Kernel/KernelCustomization.html

5.1 Linux kernel Build 하기

먼저 kernel source를 download해야 하는데, 4장의 방법과는 다르게 git으로 직접 내려 받는 방법을 살펴 보기로 한다.

<Jetson BSP code 설치하기>

$ tar xvjf Jetson_Linux_R36.4.3_aarch64.tbz2

$ cd Linux_for_Tegra/source

<kernel source git에서 받기>

chyi@earth:/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/source$ ./source_sync.sh -k -t jetson_36.4.3

Downloading default kernel/kernel-jammy-src source...

'/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/source/kernel/kernel-jammy-src'에 복제합니다...

remote: Enumerating objects: 8591594, done.

remote: Counting objects: 100% (8591594/8591594), done.

remote: Compressing objects: 100% (1249958/1249958), done.

chyi@earth:/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/source$ ./source_sync.sh -k -t jetson_36.4.3

Downloading default kernel/kernel-jammy-src source...

'/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/source/kernel/kernel-jammy-src'에 복제합니다...

remote: Enumerating objects: 8591594, done.

remote: Counting objects: 100% (8591594/8591594), done.

remote: Compressing objects: 100% (1249958/1249958), done.

...

델타를 알아내는 중: 100% (60/60), 완료.

The default dtc-src/1.4.5 source is downloaded in: /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/source/dtc-src/1.4.5

Syncing up with tag jetson_36.4.3...

새로 만든 'mybranch_2025-06-18-1750225695' 브랜치로 전환합니다

/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/source/dtc-src/1.4.5 source sync'ed to tag jetson_36.4.3 successfully!

📌 source_sync.sh 파일을 열어 보면, 결국 (아래 git repo를 포함한 다양한 URL로 부터)git clone을 하고 있는 것을 알 수 있다.

$ ls -la

합계 88

drwxrwxr-x 11 chyi chyi  4096  6월 22 17:37 .

drwxrwxr-x 10 chyi chyi  4096  1월  8 10:56 ..

-rw-rw-r--  1 chyi chyi  7842  1월  8 10:42 Makefile

drwxrwxr-x  3 chyi chyi  4096  6월 22 17:37 dtc-src

-rwxrwxr-x  1 chyi chyi  6652  1월  8 10:42 generic_rt_build.sh

drwxrwxr-x  3 chyi chyi  4096  6월 22 17:37 hardware

drwxrwxr-x  5 chyi chyi  4096  6월 22 17:37 hwpm

drwxrwxr-x  3 chyi chyi  4096  6월 22 17:30 kernel

drwxrwxr-x  6 chyi chyi  4096  6월 22 17:37 kernel-devicetree

-rwxrwxr-x  1 chyi chyi  1888  1월  8 10:42 kernel_src_build_env.sh

-rwxrwxr-x  1 chyi chyi  2545  1월  8 10:42 nv_src_build.sh

-rwxrwxr-x  1 chyi chyi  7808  1월  8 10:42 nvbuild.sh

drwxrwxr-x  6 chyi chyi  4096  6월 22 17:37 nvdisplay

drwxrwxr-x  7 chyi chyi  4096  6월 22 17:37 nvethernetrm

drwxrwxr-x 10 chyi chyi  4096  6월 22 17:37 nvgpu

drwxrwxr-x 10 chyi chyi  4096  6월 22 17:37 nvidia-oot

-rwxrwxr-x  1 chyi chyi 11019  1월  8 10:42 source_sync.sh

📌 4장에서 수동으로 설치한 내용보다 내용이 적어 보이지만, 핵심적인 내용은 동일함을 알 수 있다.

위의 명령 실행 결과, 실제 kernel source는 아래 위치에 내려지게 된다.

Linux_for_Tegra/source/kernel/kernel-jammy-src

<kernel build 환경 설정>

$ export CROSS_COMPILE=/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/toolchain/aarch64--glibc--stable-2022.08-1/bin/aarch64-buildroot-linux-gnu-

  -> toolchain path를 지정한다(아래 link로 부터 toolchain을 받아 두어야 한다).

https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-linux-r3643

$ export ARCH=arm64

  -> architecture type을 지정한다.

$ export INSTALL_MOD_PATH=/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/rootfs

  -> kernel module을 설치하기 위해 rootfs 디렉토리 위치를 지정한다.

$ export KERNEL_HEADERS=/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/source/kernel/kernel-jammy-src

  -> kernel header 위치를 지정한다.

<kernel & in-tree module build>

$ make -C kernel

  -> kernel을 build 한다(내부적으로는 아래 내용이 실행된다).

make \

ARCH=arm64 \

-C /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/source/kernel/kernel-jammy-src  \

LOCALVERSION=-tegra \

defconfig

📌 LOCALVERSION=-tegra를 지정하는 이유는 아래와 같은 version명을 만들기 위해서이다.

chyi@jetsonkit:~$ uname -a
Linux jetsonkit 5.15.148-tegra #2 SMP PREEMPT Sun Jun 22 19:18:47 KST 2025 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux

$ sudo -E make install -C kernel

  -> kernel (in-tree) module을 rootfs로 설치(복사)한다.

$ cp kernel/kernel-jammy-src/arch/arm64/boot/Image ../kernel/Image

  -> kernel image 파일을 복사한다. 이는 아마도 전체 image 생성 시 이 위치의 파일을 이용하기 위해서 필요한 절차인 듯하다.

참고로, kernel build 전에 kernel menuconfig를 하고 싶다면 아래와 같이 한다.

$ make -C kernel/kernel-jammy-src defconfig

  -> 위에서 이 과정을 하지 않을 경우 실행해 준다.

📌 defconfig 파일로 초기화한 kernel(Image)로 부팅에 실패할 경우에는 Target board의 /proc/config.gz 파일을 가져다가 사용하는 방법도 있다. 즉

$ gzip -d config.gz; cp config arch/arm64/configs/defconfig

$ make -C kernel/kernel-jammy-src menuconfig

[그림 5.1] make menuconfig

📌 menuconfig 수정 사항을 반영하려면, cp .config arch/arm64/configs/defconfig 명령을 수행해야 한다. 혹은 아래와 같이 할 수도 있다.

$ make savedefconfig

$ mv defconfig arch/arm64/configs/defconfig

<out-of-tree module build>

$ cd <install-path>/Linux_for_Tegra/source

$ make modules

  -> nvidia에서 추가한 out-of-tree module을 build 한다.

$ sudo -E make modules_install

  -> 이어서 (rootfs 디렉토리에) 설치한다.

<initramfs 만들기>

$ cd <install-path>/Linux_for_Tegra

$ sudo ./tools/l4t_update_initrd.sh

  -> initramfs(=> l4t_initrd.img)를 update한다.

...

Cleaning up the temporary directory for updating the initrd..

nv-update-initrd successful!

Cleaning up virtual env

Update /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/rootfs/boot/initrd back to /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/bootloader/l4t_initrd.img

update_initrd.sh success!

<dtb file build하기>

$ cd <install-path>Linux_for_Tegra/source

$ make dtbs

  -> dtb file을 만든다(build 한다).

...

make[1]: 디렉터리 '/mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/source' 나감

================================================================================

DTBs compiled successfully.

================================================================================

$ cp kernel-devicetree/generic-dts/dtbs/* ../kernel/dtb

  -> dtb 파일을 복사한다.

<Kernel build 절차 요약>

  -> kernel build 과정만을 요약 정리해 보면 다음과 같다.

$ cd <install-path>Linux_for_Tegra/source

$ make -C kernel/kernel-jammy-src/ ARCH=arm64 LOCALVERSION=-tegra CROSS_COMPILE=${CROSS_COMPILE} defconfig

$ make -C kernel/kernel-jammy-src/ ARCH=arm64 LOCALVERSION=-tegra CROSS_COMPILE=${CROSS_COMPILE} menuconfig

$ make -C kernel/kernel-jammy-src/ ARCH=arm64 LOCALVERSION=-tegra CROSS_COMPILE=${CROSS_COMPILE} Image

$ make -C kernel/kernel-jammy-src/ ARCH=arm64  LOCALVERSION=-tegra CROSS_COMPILE=${CROSS_COMPILE} dtbs

$ make -C kernel/kernel-jammy-src/ ARCH=arm64 LOCALVERSION=-tegra CROSS_COMPILE=${CROSS_COMPILE} modules

$ make -C kernel/kernel-jammy-src/ ARCH=arm64 LOCALVERSION=-tegra INSTALL_MOD_PATH=$MODULES_OUT modules_install

__________________________________________________________

5.2 Linux kernel 교체 테스트하기

Kernel 수정 후, 교체된 Kernel을 (flash writing 과정 없이) 간단한 방법으로 시험해 보고자 한다면, 아래와 같은 절차를 따르면 된다.

kernel/kernel-jammy-src/arch/arm64/boot/Image

[그림 5.2] Target board /boot 디렉토리 내용

📌 여기에는 uefi, kernel Image, dtb 파일, initrd 등과 관련 내용이 담겨 있다.

[1] Target board의 Image 파일 backup

$ sudo cp /boot/Image /boot/Image.backup

[2] 수정된 Image 파일 교체 : custom kernel image -> /boot/Image

$ scp ./kernel/kernel-jammy-src/arch/arm64/boot/Image chyi@192.168.55.1:~/workspace

$ ssh chyi@192.168.55.1

chyi@jetsonkit2:~$ cd workspace/

chyi@jetsonkit2:~/workspace$ sudo cp Image /boot/Image

[3] /boot/extlinux/extlinux.conf 파일 수정(dual booting 가능하도록 설정)

# LABEL backup
#    MENU LABEL backup kernel
#    LINUX /boot/Image.backup
#    INITRD /boot/initrd
#    APPEND ${cbootargs}
->

LABEL backup
   MENU LABEL backup kernel

    LINUX /boot/Image.backup
   INITRD /boot/initrd

   APPEND ${cbootargs} root=PARTUUID=db9e9382-5fc2-487f-871f-0c0c07d743f5 rw   
rootwait rootfstype=ext4 mminit_loglevel=4 console=ttyTCU0,115200 firmware_classs
.path=/etc/firmware fbcon=map:0 nospectre_bhb video=efifb:off console=tty0

[그림 5.3] /boot/extlinux/extlinux.conf 파일 수정 모습

[4] reboot하여, 동작하는지 시험한다.

L4T boot options

0: primary kernel

1: backup kernel

Press 0-1 to boot selection within 3.0 secons.

Press any other key to boot default (Option: 0)

[그림 5.4] Console에서 L4T boot option 선택 가능 - 0, 1 중 선택

OK, 정상적으로 부팅이 되는 것을 알 수 있다. 😎

그런데, 만일, 새로 교체한 Image 파일이 문제를 일으켜 아래와 같이 [ENTER]를 입력하여 recovery mode로 진입(bash 실행)한 경우에는, 문제 해결 후 UEFI 설정을 변경하여, L4T boot mode로 다시 돌아오게 만들 수 있다.

[   18.470709] ttyTCU0: Press [ENTER] to start bash in 30 seconds...

[   21.471156] ttyTCU0: Press [ENTER] to start bash in 27 seconds...

[   24.471526] ttyTCU0: Press [ENTER] to start bash in 24 seconds...

[   27.471892] ttyTCU0: Press [ENTER] to start bash in 21 seconds...

[   30.472259] ttyTCU0: Press [ENTER] to start bash in 18 seconds...

[   33.472626] ttyTCU0: Press [ENTER] to start bash in 15 seconds...

즉, recovery 모드로 진입한 경우에는 아래와 같이 (문제가 있는 Image 파일을 제거하기 위해) Image.backup 파일을 Image로 교체하고, UEFI에서 Normal mode로 변경 후, 다시 부팅을 시도하면 된다.

<Recovery mode에서 Image 파일 교체 방법>

# mount -t ext4 /dev/nvme0n1p1 /mnt

# cd /boot

# cp Image.backup Image

<Recovery Mode -> Normal Mode로 전환하기>

1) 부팅 시, UEFI Menu에 진입하기 위해 ESC 키 입력

2) 이후 아래 순서로 메뉴 선택

    Device Manager → NVIDIA Configuration → L4T Configuration → OS chain A status →  Unbootable 대신 Normal 선택

3) Save and exit, reboot

->

[그림 5.5] Recovery Mode -> Normal mode로 전환하기

5.3 Linux kernel module 시험하기

앞서 kernel Image 파일 교체 시험을 해 보았으니, 이번에는 kernel module을 테스트해 볼 차례이다. (본 posting의 내용과는 다소 거리가 있지만) 편의상 이번에 시험에 사용할 kernel module은 wireguard 이다. 😍 

먼저, WireGuard 동작에 필요한 kernel requirement는 다음과 같다(아래의 kernel feature가 enable되어 있는지 확인해야 한다).

[그림 5.6] WireGuard kernel requirements

(https://www.wireguard.com/compilation/)

만일, 해당 feature 중 하나라도 enable되어 있지 않다면, menuconfig를 통해 enable 시켜 주도록 하자.

$ cd <install-path>Linux_for_Tegra/source

$ make -C kernel/kernel-jammy-src/ menuconfig

[그림 5.7] kernel menuconfig - WireGuard 선택

이후 kernel & module을 다시 build 하도록 한다.

$ make -C kernel

$ sudo -E make install -C kernel

  -> kernel (in-tree) module을 rootfs로 설치(복사)한다.

마지막으로 wireguard.ko 등 신규로 build된 kernel module을 target 보드로 복사하자.

$ cd <install-path>Linux_for_Tegra

$ cd rootfs/lib/modules/5.15.148-tegra/kernel/drivers/net/wireguard

$ ls -la

합계 796

drwxr-xr-x  2 root root   4096  6월 22 19:20 .

drwxr-xr-x 13 root root   4096  6월 22 19:20 ..

-rw-r--r--  1 root root 803409  6월 22 19:20 wireguard.ko

<Target board>

Target board에서 wireguard를 구동시킨 모습은 다음과 같다.

$ sudo modprobe wireguard

$ ls mod | grep wireguard

[그림 5.8] wireguard module 구동 모습

📌 여기에서는 편의상 wireguard 구동에 필요한 나머지 module에 대해서는 소개하지 않기로 한다. 이의 내용이 원하는 대로 되지 않을 경우에는 아래와 같이 5.15.148-tegra 디렉토리를 통째로 묶어 target board로 복사하는 방법도 생각해 볼 수 있다.

Linux_for_Tegra/rootfs/lib/modules/5.15.148-tegra

이후 wireguard 관련 설정을 진행하도록 한다. 자세한 사항은 아래 link(2장)를 참조하도록 하자.

https://slowbootkernelhacks.blogspot.com/2020/09/wireguard-vpn.html

5.4 root file system

지금까지는 prebuilt root file system을 이용하여 테스트를 진행하였다. 이 절에서는 root file system을 신규로 생성하는 방법을 간단히 알아보도록 하겠다.

https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r36.4.3/DeveloperGuide/SD/RootFileSystem.html#manually-generate-a-root-file-system

<root file system을 만드는 3가지 방법>

$ sudo ./nv_build_samplefs.sh --abi aarch64 --distro ubuntu --flavor desktop --version jammy

  -> desktop 용

$ sudo ./nv_build_samplefs.sh --abi aarch64 --distro ubuntu --flavor minimal --version jammy

  -> minimal 용

$ sudo ./nv_build_samplefs.sh --abi aarch64 --distro ubuntu --flavor basic --version jammy

  -> basic 용 

_____________________________________

이중, desktop용 root file system을 만들어 보도록 하자.

$ cd Linux_for_Tegra/tools/samplefs

$ sudo ./nv_build_samplefs.sh --abi aarch64 --distro ubuntu --flavor desktop --version jammy

...

...

done.

Processing triggers for initramfs-tools (0.140ubuntu13.5) ...

Processing triggers for libgdk-pixbuf-2.0-0:arm64 (2.42.8+dfsg-1ubuntu0.3) ...

Processing triggers for rygel (0.40.3-1ubuntu2) ...

Processing triggers for sgml-base (1.30) ...

nv_build_samplefs.sh - save_samplefs

********************************************

   ubuntu samplefs Creation Complete     

********************************************

Samplefs - /mnt/hdd/workspace/nvidia/jetson/Linux_for_Tegra/tools/samplefs/sample_fs.tbz2 was generated.

nv_build_samplefs.sh - cleanup

$ ls -la

합계 1771520

drwxrwxr-x  2 chyi chyi       4096  6월 16 21:36 .

drwxrwxr-x 13 chyi chyi       4096  6월 16 15:07 ..

-rwxrwxr-x  1 chyi chyi       6490  1월  8 10:42 nv_build_samplefs.sh

-rw-rw-r--  1 chyi chyi        158  1월  8 10:42 nvubuntu-jammy-aarch64-samplefs

-rw-rw-r--  1 chyi chyi       4717  1월  8 10:42 nvubuntu-jammy-basic-aarch64-packages

-rw-rw-r--  1 chyi chyi      30119  1월  8 10:42 nvubuntu-jammy-desktop-aarch64-packages

-rw-rw-r--  1 chyi chyi      13153  1월  8 10:42 nvubuntu-jammy-minimal-aarch64-packages

-rwxrwxr-x  1 chyi chyi       4124  1월  8 10:42 nvubuntu_samplefs.sh

-rw-r--r--  1 root root 1813945944  6월 16 21:35 sample_fs.tbz2

OK, root file system이 만들어 졌다.

<여기서 잠깐 ! Jetson Dev Kit를 위한 Yocto Project 소개>

  -> 아래 site의 내용을 참조하여 Yocto 기반으로 Jetson Kit용 image를 만들어 보자.

https://github.com/OE4T/tegra-demo-distro#tegra-demo-distro

$ git clone https://github.com/OE4T/tegra-demo-distro.git

$ cd tegra-demo-distro

$ git branch

* master

$ git checkout scarthgap

$ git branch

   master

* scarthgap

$ git submodule update --init

$ .  ./setup-env --machine jetson-orin-nano-devkit-nvme

...

You can now run 'bitbake <target>'

Targets for building Tegra demo images with test applications:

    core-image-minimal  - minimally bootable image (no demo apps, no graphics)

    demo-image-base     - basic image with no graphics

    demo-image-egl      - basic image with DRM/EGL, no window manager

    demo-image-sato     - X11 image with 'sato' UI

    demo-image-weston   - Wayland with Weston compositor

    demo-image-full     - X11/sato UI plus docker, openCV, VPI, TensorRT and multimedia API samples

$ bitbake core-image-minimal

Loading cache: 100% |                                                                     | ETA:  --:--:--

Loaded 0 entries from dependency cache.

Parsing recipes: 100% |####################################################################| Time: 0:00:22

Parsing of 3111 .bb files complete (0 cached, 3111 parsed). 5121 targets, 132 skipped, 0 masked, 0 errors.

NOTE: Resolving any missing task queue dependencies

Build Configuration:

BB_VERSION           = "2.8.0"

BUILD_SYS            = "x86_64-linux"

NATIVELSBSTRING      = "ubuntu-22.04"

TARGET_SYS           = "aarch64-oe4t-linux"

MACHINE              = "jetson-orin-nano-devkit-nvme"

DISTRO               = "tegrademo"

DISTRO_VERSION       = "5.0.10+snapshot-7500a08bd1eb77421364b661afc63d4042a6aa8c"

TUNE_FEATURES        = "aarch64 armv8a crc"

TARGET_FPU           = ""

meta                 = "HEAD:7500a08bd1eb77421364b661afc63d4042a6aa8c"

meta-tegra           = "HEAD:e4379e5131b0f0df3949c023a13f648506a3084d"

meta-oe              

meta-python          

meta-networking      

meta-filesystems     = "HEAD:491671faee11ea131feab5a3a451d1a01deb2ab1"

meta-virtualization  = "HEAD:9e040ee8dd6025558ea60ac9db60c41bfeddf221"

meta-tegra-community = "HEAD:241d1073ba8e610ef8da3fe8470b0a4d0567521f"

meta-tegra-support   

meta-demo-ci         

meta-tegrademo       = "scarthgap:973413b96c12b512509b34a9fd2e7a685a7fdd80"

NOTE: Fetching uninative binary shim http://downloads.yoctoproject.org/releases/uninative/4.7/x86_64-nativesdk-libc-4.7.tar.xz;sha256sum=5800d4e9a129d1be09cf548918d25f74e91a7c1193ae5239d5b0c9246c486d2c (will check PREMIRRORS first)

Sstate summary: Wanted 2424 Local 0 Mirrors 0 Missed 2424 Current 0 (0% match, 0% complete)| ETA:  0:00:00

Initialising tasks: 100% |#################################################################| Time: 0:00:02

NOTE: Executing Tasks

WARNING: libconfig-1.7.3-r0 do_fetch: Failed to fetch URL https://hyperrealm.github.io/libconfig/dist/libconfig-1.7.3.tar.gz, attempting MIRRORS if available

WARNING: edk2-firmware-tegra-36.4.3-r0 do_fetch: Failed to fetch URL gitsm://github.com/Zeex/subhook.git;protocol=https;name=UnitTestFrameworkPkg/Library/SubhookLib/subhook;subpath=UnitTestFrameworkPkg/Library/SubhookLib/subhook;nobranch=1;lfs=True;bareclone=1;nobranch=1, attempting MIRRORS if available

Setscene tasks: 2424 of 2424

Currently 14 running tasks (3932 of 5149)  76% |###########################################              |

0: gcc-13.4.0-r0 do_compile - 3m34s (pid 1575915)

1: gnutls-3.8.4-r0 do_configure - 2m41s (pid 1658164)

2: linux-jammy-nvidia-tegra-5.15.148+git-r0 do_configure - 2m41s (pid 1657909)

3: socat-1.8.0.0-r0 do_configure - 1m37s (pid 1725340)

4: curl-8.7.1-r0 do_configure - 1m37s (pid 1727816)

5: python3-3.12.11-r0 do_configure - 1m36s (pid 1728592)

6: linux-libc-headers-6.6-r0 do_package - 1m30s (pid 1736564)

7: tzdata-2025b-r0 do_package - 1m28s (pid 1737937)

8: rust-llvm-native-1.75.0-r0 do_install - 1m0s (pid 1783755)

9: desktop-file-utils-0.27-r0 do_prepare_recipe_sysroot - 52s (pid 1795936)

10: perl-5.38.4-r0 do_compile - 52s (pid 1798998)

11: libdnf-native-0.73.2-r0 do_prepare_recipe_sysroot - 50s (pid 1798204)

12: e2fsprogs-1.47.0-r0 do_install_ptest_base - 48s (pid 1802080)

13: cairo-1.18.0-r0 do_configure - 48s (pid 1802198)

...

$ cd tmp/deploy/images/jetson-orin-nano-devkit-nvme

$ ls -la

합계 515572

drwxr-xr-x 3 chyi chyi      4096  6월 23 15:15 .

drwxr-xr-x 3 chyi chyi      4096  6월 23 12:53 ..

lrwxrwxrwx 2 chyi chyi        82  6월 23 14:56 Image -> Image--5.15.148+git0+8dc079d5c8-r0-jetson-orin-nano-devkit-nvme-20250623033113.bin

-rw-r--r-- 2 chyi chyi  42304000  6월 23 14:56 Image--5.15.148+git0+8dc079d5c8-r0-jetson-orin-nano-devkit-nvme-20250623033113.bin

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-rw-r--r-- 2 chyi chyi       432  6월 23 12:53 L4TConfiguration-RootfsRedundancyLevelABEnable.dtbo

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-rw-r--r-- 2 chyi chyi      9541  6월 23 15:15 core-image-minimal-jetson-orin-nano-devkit-nvme.rootfs-20250623033113.manifest

-rw-r--r-- 2 chyi chyi    471024  6월 23 15:15 core-image-minimal-jetson-orin-nano-devkit-nvme.rootfs-20250623033113.spdx.tar.zst

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-rw-r--r-- 2 chyi chyi     28025  6월 23 15:03 tegra-espimage-jetson-orin-nano-devkit-nvme-20250623033113.spdx.tar.zst

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-rw-r--r-- 2 chyi chyi   1607664  6월 23 15:12 tos-jetson-orin-nano-devkit-nvme-36.4.3-r0.img

lrwxrwxrwx 2 chyi chyi        46  6월 23 15:12 tos-jetson-orin-nano-devkit-nvme.img -> tos-jetson-orin-nano-devkit-nvme-36.4.3-r0.img

-rw-r--r-- 2 chyi chyi   3276800  6월 23 13:03 uefi_jetson.bin

-rw-r--r-- 2 chyi chyi   1769472  6월 23 13:03 uefi_jetson_minimal.bin

예상한 대로, 상당히 많은 결과물이 만들어진다. 💢

___________________________________________________________

이상으로 Jetson Linux kernel과 module을 build한 후, 테스트해 보기까지의 전 과정을 가볍게 살펴 보았다. (Yocto project의 build 결과물을 테스트해 보지 못한 아쉬움은 좀 남지만, 이를 뒤로 하고) 이어지는 장에서는 device tree와 device driver에 관한 내용을 소개하도록 하자. 😋

6. Device Tree and Device Drivers

이번 장에서는Jetson Linux BSP 관련 내용 중, Device Tree와 Device Driver에 관한 내용을 살펴 보고자 한다. 내용이 길어지는 관계로, 다음 번 posting에서 설명을 이어가기로 하자.  🌌

To be continued...

References

[1] jetson-orin-datasheet-nano-developer-kit-3475392-r2.pdf

  -> 제품 brochure

[2] https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin/nano-super-developer-kit/

  -> Jetson Orin Nano Super Developer Kit 공식 site

[3] https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r36.4.3/DeveloperGuide/

  -> NVIDIA Jetson Linux developer guide 문서 *****

[4] https://www.jetson-ai-lab.com/initial_setup_jon.html

  -> Initial setup guide for etson Orin Nano Developer Kit *****

[5] Jetson Orin Nano Developer Kit Carrier Board, SP-11324-001_v1.3 pdf

[6] Jetson Orin NX Series and Jetson Orin Nano Series Product Design Guide

[7] Jetson Orin NX Series and Jetson Orin Nano Series Pin and Function Names Guide

[8] NVIDIA Orin Series System-on-Chip Technical Reference Manual

[9] NVIDIA Jetson Orin Nano Series Modules Data Sheet - Ampere GPU + Arm Cortex-A78AE CPU + LPDDR5

  -> Jetson Orin Nano Developer Kit 관련 h/w 문서

[10] https://docs.nvidia.com/jetson/archives/r35.4.1/DeveloperGuide/text/AR/BootArchitecture/JetsonOrinSeriesBootFlow.html

  -> Jetson Orin Nano Boot Flow

[11] https://www.jetson-ai-lab.com/index.html

[12] https://www.jetson-ai-lab.com/initial_setup_jon.html

[13] https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial-intro.html

  -> ai-lab & Initial setup guide

[14] https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/latest/getting-started/quick-start-guide.html

  -> TensorRT guide

[15] CUDA C++ Programming Guide, Release 12.9, NVIDIA Corportation

[16] https://developer.ridgerun.com/wiki/index.php/Yocto_Support_for_NVIDIA_Jetson_Platforms_-_Setting_up_Yocto

[17] https://github.com/OE4T/tegra-demo-distro#tegra-demo-distro

[18] https://jetsonhacks.com/

[19] https://github.com/jetsonhacks

[20] https://jetsonhacks.com/2025/03/13/build-jetson-orin-kernel-and-modules/

   -> Cool site~

[21] And, Google & Gemini ~

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