設定您的AWS IoT Greengrass Version 2核心裝置

若要設定核心裝置

1. 設定您的 GPU 資料庫。如果您不使用 GPU 加速推論，請勿執行此步驟。

   1. 請確認您擁有支援 CUDA 的 GPU。如需詳細資訊，請參閱確認您擁有支援 CUDA 的 GPU。

   2. 透過執行下列其中一項動作，在您的裝置上設定 CUDA、cuDNN 和 TensorRT：

      • 如果您使用的是傑森裝置，請安裝 4.4-4.6.1 JetPack 版。如需詳細資訊，請參閱JetPack 封存。

      • 如果您使用基於 x86 的硬體，且 NVIDIA GPU 微架構早於安培 (運算能力低於 8.0)，請執行下列動作：

        1. 依照 NVIDIA CUDA 安裝指南中的指示，設定 CUDA 10.2 版。

        2. 按照 NVIDIA cuDNN 說明文件中的說 cu DNN 進行安裝。

        3. 請依照 NVIDIA TENSORRT 說明文件中的指示設定 TensorRT (版本 7.1.3 或更新版本，但早於 8.0.0 版)。

      • 如果您使用基於 x86 的硬件，並且 NVIDIA GPU 微架構是安培（計算能力為 8.0），請執行以下操作：

        1. 依照 NVIDIA CUDA 安裝指南中的指示設定 CUDA (11.2 版)。

        2. 按照 NVIDIA cuDNN 說明文件中的說 cu DNN 進行安裝。

        3. 依照 NVIDIA 網站文件中的指示，設定 TensorRT (版本 8.2.0)。

2. 在AWS IoT Greengrass Version 2核心裝置上安裝核心軟體。如需詳細資訊，請參閱開發人員指南中的安裝 AWS IoT Greengrass 核心軟體。AWS IoT Greengrass Version 2

3. 若要從存放模型的 Amazon S3 儲存貯體讀取，請將權限附加到您在AWS IoT Greengrass Version 2安裝期間建立的 IAM 角色 (權杖交換角色)。如需詳細資訊，請參閱允許存取元件成品的 S3 儲存貯體。

4. 在命令提示字元中，輸入下列指令，將 Python 和 Python 虛擬環境安裝到核心裝置上。

   sudo apt install python3.8 python3-venv python3.8-venv

5. 使用以下命令將 Greengrass 用戶添加到視頻組。這可以讓 Greengrass 部署的組件訪問 GPU：

   sudo usermod -a -G video ggc_user

6. (選擇性) 如果您想要從其他使用者呼叫監視視覺邊緣代理程式 API，請將所需的使用者新增至ggc_group. 這可讓使用者透過 Unix 網域套接字與 Lookout for Vision 邊緣代理進行通訊：

   sudo usermod -a -G ggc_group $(whoami)