jetson Nano에 NVIDIA DeepStream 설치 및 예제 실행

NVIDIA DeepStream은 AI 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 스트리밍 분석 툴킷으로 gstreamer(Pipeline 기반 open source multimedia framework)를 기반으로 하고 있다.

비슷한 것으로 삼성 리서치에서 나온 nnstreamer도 gstreamer 기반으로 구현되고있는데 신경망은 결국 Data Stream Filter이므로 기존의 잘 구현되어있는 프레임워크 기반으로 구축이 되고 있는것 같다.

DeepStream의 특징은 NVIDIA Jetson Nano, TX, Xavier등과 같은 플랫폼에서 실행되며 스트리밍 데이터(USB/CSI 카메라, 파일, RTSP ) 등을 입력으로 사용하며 다양한 비디오 분석 솔루션의 기반으로 사용될 수 있다.

DeepStream은 Python 바인딩을 통해 C/C++ 과 Python을 지원한다. 핵심 SDK는 여러 하드웨어 가속기를 사용할수 있고 IoT사용을 염두한 SASL, TLS인증같은 보안 프로토콜도 함께 제공한다.

또한, CUDA, TensorRT, Triton Inference 서버 및 멀티미디어 라이브러리와 같은 CUDA-X 스택의 여러 NVIDIA 라이브러리를 기반으로 구축된다. TensorRT는 NVIDIA GPU에서 AI 처리를 빠르게 할 수 있다.

DeepStream은 이러한 라이브러리를 추상화 하여 개발자가 모든 개별 라이브러리를 배울 필요없이 쉽게 비디오 분석 파이프라인을 구축할수 있도록 한다.

 

 

그럼, 소개는 이렇게 하고 

   Jetson Nano에 DeepStream 설치하기 위한 가이드를 아래와 같이 공유합니다.

 

원문:=> https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev-guide/text/DS_Quickstart.html

번역:=> https://i0stream.blog/jetson-nano%EC%97%90-nvidia-deepstream-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EB%B0%8F-%EC%98%88%EC%A0%9C-%EC%8B%A4%ED%96%89/

 

원문의 링크를 보면,

  설치 방법이 여러가지가 있는데 하기 링크에서와 같이 docker를 이용해서 설치할 수도 있습니다.

  :=> https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev-guide/text/DS_docker_containers.html

 

(추가2)

딥스트림을 시작하는데 좋은 가이드도 아래에 공유합니다.

:=> https://developer.nvidia.com/deepstream-getting-started

 

 

 

 

(추가1)

DeepStream을 설치 후 포함되는 sample app, library, plug-in등의 정보를 확인하려면

하기 링크의 하단에 나옵니다. 참고하세요.

:=> https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/5.0DP/dev-guide/index.html#page/DeepStream_Development_Guide/deepstream_quick_start.html#wwpID0E0HC0HA

 

 

그럼,

    공유합니다.