멀티 스트림 영상 분석 — DeepStream 9.1
DeepStream은 가속화된 지능형 영상 분석(IVA) 파이프라인을 구축하기 위한 NVIDIA의 프레임워크이며, Jetson Orin에서는 DeepStream 9.1이 JetPack 7.2에 포함되어 제공됩니다. 본 튜토리얼은 NVIDIA 공식 설치 문서와 퀵 스타트 문서를 따르며, 아래의 모든 명령은 해당 페이지에서 인용한 것(또는 직접 요약한 것)입니다.
버전 조합: DeepStream 9.1 ↔ JetPack 7.2 GA ↔ L4T 39.2 ↔ CUDA 13.2 ↔ TensorRT 10.16.1.7 ↔ Ubuntu 24.04 ↔ GStreamer 1.24.2 (NVIDIA의 호환성 표 기준).
1. 설치
NVIDIA는 Jetson에서 네 가지 설치 방법을 제공하며, 공식 안내에서는 신규 사용자에게 Docker를 권장합니다(가장 빠르고 의존성이 없습니다):
- 방법 4 — Docker(신규 사용자 권장): NGC DeepStream 컨테이너를 사용합니다 — Docker Containers를 참조하십시오.
- 방법 1 — SDK Manager: "Additional SDKs"에서 DeepStreamSDK를 JetPack 7.2 GA 구성 요소와 함께 선택합니다.
- 방법 2 — tar 패키지:
deepstream_sdk_v9.1.0_jetson.tbz2를 (NVIDIA/DeepStream releases에서) 다운로드한 후 다음과 같이 실행합니다:bashsudo tar -xvf deepstream_sdk_v9.1.0_jetson.tbz2 -C / cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream-9.1 sudo ./install.sh sudo ldconfig - 방법 3 — Debian 패키지:
deepstream-9.1_9.1.0-1_arm64.deb를sudo apt-get install ./deepstream-9.1_9.1.0-1_arm64.deb로 설치합니다.
필수 패키지(네이티브 설치를 위한 공식 의존성 목록):
sudo apt install \
libssl3 libssl-dev libcurl4-openssl-dev \
libgstreamer1.0-0 gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-plugins-good \
gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-libav \
libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstrtspserver-1.0-0 \
libjansson4 libyaml-cpp-dev libmosquitto1Juxi 참고: 문서에 기록된 RTSP 문제(RTSP 스트림에서 애플리케이션이 EOS 상태로 멈추는 문제)가 발생하면, 위 패키지를 설치한 후
/opt/nvidia/deepstream/deepstream/의update_rtpmanager.sh스크립트를 실행하십시오.
2. 클록 최대로 올리기(무엇이든 실행하기 전에)
sudo nvpmodel -m 0
sudo jetson_clocksNVIDIA는 한 가지 예외를 명시합니다: Jetson Orin Nano는 MAXN SUPER를 위해 -m 2를 사용하고, 그 외 모든 Orin 모듈(AGX Orin 포함)은 -m 0을 사용합니다. DeepStream 애플리케이션을 실행하기 전에 이 명령들을 실행하십시오.
3. 레퍼런스 애플리케이션 실행
cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream-9.1/samples/configs/deepstream-app
deepstream-app -c source30_1080p_dec_infer-resnet_tiled_display.txt예상되는 결과(NVIDIA 기준): 30개의 시뮬레이션된 1080p 스트림을 ResNet 추론으로 처리한 타일 디스플레이와 성능 지표 — 이 구성에서 약 30 FPS — 가 터미널에 출력됩니다. 타일을 클릭하면 확대되고, 오른쪽 버튼을 클릭하면 타일 보기로 돌아갑니다.
살펴볼 만한 구성 파일(모두 해당 디렉터리에 있습니다):
| 구성 파일 | 용도 |
|---|---|
source30_1080p_dec_infer-resnet_tiled_display.txt | 30 스트림 벤치마크 |
source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display.txt | 추적 + 보조 추론 |
source1_usb_dec_infer_resnet.txt | 단일 USB 카메라 |
source1_csi_dec_infer_resnet.txt · source2_csi_usb_dec_infer_resnet.txt | CSI 카메라 구성(드라이버 지원 여부는 사용하는 카메라에 따라 다릅니다) |
source2_1080p_dec_infer-resnet_demux.txt | Demux 예제 |
공식 퀵 스타트 문서의 참고 사항:
- 새 모델의 첫 실행은 몇 분이 걸립니다 — TensorRT 엔진이 생성되기 때문입니다. 이후 실행에서는 생성된 엔진을 재사용합니다.
- GStreamer 요소가 초기화에 실패하면 캐시를 삭제하십시오:
rm ${HOME}/.cache/gstreamer-1.0/registry.aarch64.bin - 헤드리스 운영(모니터 없음): 기본 EGL 싱크는 디스플레이가 필요합니다. 구성 파일에서는 대신 RTSP 출력 싱크를 지원합니다(30 스트림 구성의
[sink2]그룹 참조) — 결과를 다른 머신으로 스트리밍합니다. - 사전 컴파일된 모든 샘플 애플리케이션은
/opt/nvidia/deepstream/deepstream-9.1/samples/아래에 있으며, 각각 README가 포함되어 있습니다.
4. JetPack 7.2 환경에서 DeepStream 9.1의 새로운 기능
- 에이전트 지원 파이프라인: NVIDIA는 DeepStream Coding Agent(파이프라인 구축을 위한 AI 에이전트 지원)를 문서화하고 있습니다 — 문서 · GitHub.
- 파이프라인의 LLM/VLM: 레퍼런스 앱에는 영상 파이프라인과 대규모 모델 추론을 결합하기 위한 deepstream-vllm-plugin이 포함되어 있습니다 — 문서를 참조하십시오. DeepStream 외부에서 온디바이스 모델 추론을 수행하는 방법은 로컬 LLM 추론을 참조하십시오.
- 온디바이스 Triton: Triton Inference Server를 네이티브로(Docker 없이) 실행하려면 samples 디렉터리에서
sudo ./triton_backend_setup.sh를 실행하십시오(Jetson용 Triton 2.68.0이 설치됩니다).
문제 해결 및 추가 자료
- DeepStream 문제 해결 및 FAQ
- 성능 튜닝 — 레퍼런스 구성을 넘어설 때 필요합니다
- 샘플 구성 설명
- 시스템 수준 문제(디스플레이, 전원, 저장 공간): 문제 해결을 참조하십시오
출처
- DeepStream 설치 가이드 (2026-09-24 확인)
- DeepStream 퀵 스타트 가이드 (2026-09-24 확인)
- JetPack 7.2.1 다운로드 페이지 (2026-09-24 확인) — ⚠️ 구성 요소 표가 일부 행에서 뒤처져 있습니다. 실제로 설치되는 버전은 다운로드를 참조하십시오
상태: 초안, cheny 검토 대기 중. 기재된 날짜 기준 NVIDIA 공식 문서에 근거하며, 아직 Juxi Technology가 실제 하드웨어에서 검증하지 않았습니다.
NVIDIA® 및 Jetson™은 NVIDIA Corporation의 상표입니다. 이 페이지는 Juxi Technology가 게시하며 NVIDIA의 공식 발행물이 아닙니다.