🧪 새 튜토리얼이 계속 업데이트 중 — 로봇 팔부터 센서까지
본문으로 건너뛰기

JetPack 6.x에서 JetPack 7.2로 마이그레이션 ​

이 페이지는 AGX Orin 개발자 키트에서 기존 JetPack 6.x를 사용하는 분들을 위한 것입니다. 새 키트라면 대신 빠른 시작부터 시작하십시오.

무엇이 바뀌는가 ​

계층JetPack 6.x 시기JetPack 7.2.1
Jetson Linux (L4T)36.x (6.2는 36.4.x 사용)39.2.1
OS / 루트 파일시스템Ubuntu 22.04Ubuntu 24.04
Linux 커널5.156.8
CUDA12.x13.2.2
TensorRT10.x (6.x 시기)10.16.2

JetPack 6.x 열의 값은 예시입니다(JetPack 6.2 시기). 계획을 세우기 전에 cat /etc/nv_tegra_release로 본인 시스템의 정확한 현재 버전을 확인하고, 릴리스별 세부 정보는 NVIDIA의 JetPack Archive를 참조하십시오.

7.2 라인에서 Orin에 추가된 새로운 기능 ​

Jetson Linux 39.2 릴리스 노트에서:

  • Jetson Orin 패밀리가 JetPack 7 소프트웨어 라인에 합류합니다(Thor와 같은 세대).
  • 통합 ISO 설치 — USB 스틱 설치 경로로, 호스트 PC가 필요하지 않습니다.
  • 에이전틱 AI 워크플로를 위한 NemoClaw 단일 명령 설치.
  • 맞춤형 프로덕션 이미지를 위한 공식 Yocto/OpenEmbedded 레시피(OE4T).
  • 카메라 스택: SIPL API v2.0(GMSL 및 CoE) — 이 릴리스에는 ABI 변경이 있습니다: JetPack 7.1용으로 빌드한 UDDF 드라이버는 JetPack 7.2 헤더에 맞춰 다시 빌드해야 합니다.
  • (AGX Orin 32GB Super Mode / MAXN_SUPER는 32GB 전용이며 64GB 키트에는 적용되지 않습니다. SBSA 및 MIG 변경 사항은 Jetson Thor에 관련된 것입니다.)

그대로 이어올 수 없는 항목 — 재빌드 계획 ​

  • out-of-tree 커널 모듈 — 커널이 6.8로 올라갔으므로 새 헤더에 맞춰 모듈을 다시 빌드해야 합니다.
  • 카메라 드라이버와 디바이스 트리 커스터마이징 — 39.2에 맞춰 다시 빌드하십시오; SIPL 2.0은 UDDF 드라이버의 ABI 변경도 가져옵니다.
  • TensorRT 엔진 — 직렬화된 엔진은 TensorRT 버전에 종속됩니다; 타깃에서 TensorRT 10.16.2로 다시 빌드하십시오.
  • CUDA 바이너리 — CUDA 13으로 다시 빌드하십시오; 12.x 바이너리가 그대로 이어질 것이라 기대하지 마십시오.
  • 컨테이너 — JetPack 7 호환 이미지(예: 업데이트된 NGC 컨테이너)로 전환하십시오.
  • Python 환경과 시스템 서비스 — Ubuntu 24.04에 맞춰 다시 만드십시오(패키지 이름, 저장소, 인터프리터 버전이 바뀌었습니다).

권장 마이그레이션 순서 ​

  1. 무엇이든 지우기 전에 7.2.1에서 소프트웨어 스택이 지원되는지 확인하십시오 — 의존하는 각 구성 요소를 NVIDIA의 JetPack 7.2.1 구성 요소 목록과 대조하십시오. 이 페이지는 독립적으로 릴리스되는 SDK의 경우 뒤처질 수 있습니다: Isaac ROS 4.6.0이 Jetson Orin + JetPack 7.2 지원을 추가했는데도 여전히 Isaac ROS를 "출시 예정"으로 기재하고 있습니다(JetPack 7.2에서의 로보틱스 참조).
  2. 백업: 애플리케이션 데이터, 센서 캘리브레이션 파일, 컨테이너 볼륨, 디바이스 트리 소스, TensorRT 빌드 스크립트/ONNX 모델.
  3. JetPack 7.2.1 플래싱(플래싱 및 업데이트) 후 검증: 부팅, 스토리지, 네트워킹, 그리고 Force Recovery가 여전히 동작하는지.
  4. 주변 기기 복원: Wi-Fi, 카메라, CAN 또는 필드버스 드라이버 — 커널 6.8용으로 다시 빌드한 것.
  5. 타깃에서 CUDA 애플리케이션, TensorRT 플러그인, TensorRT 엔진을 다시 빌드하십시오.
  6. 먼저 원래 전력 모드에서 애플리케이션을 검증하고, 그다음에야 다른 성능 모드를 시도하십시오.
  7. 기준값 기록: 메모리 사용량, 발열, 전력 소비, 지연 시간, 처리량 — 프로덕션으로 전환하기 전에.

롤백 ​

  • 지우기 전에 현재 시스템의 정상 동작이 확인된 사본을 보관하십시오(여분의 NVMe/eMMC 이미지, 최소한 2단계의 데이터라도).
  • ISO 설치 프로그램은 설치 미디어를 보유한 모든 L4T 버전을 설치할 수 있습니다 — 되돌아갈 필요가 있을 수 있다면 구형 설치 프로그램 USB를 보관하십시오.
  • 플릿의 경우: 롤아웃을 단계적으로 진행하고, 제자리 업그레이드보다 독립적인 복구 경로(복구 USB + 백업 이미지)를 갖춘 설계를 선호하십시오.

참고 자료 ​

상태: 초안, cheny 검토 대기 중. 기재된 날짜 기준 NVIDIA 공식 문서에 근거하며, 아직 Juxi Technology가 실제 하드웨어에서 검증하지 않았습니다. 재빌드 목록은 일반적인 플랫폼 결과(커널/TensorRT/CUDA 버전 변경)를 설명한 것입니다 — 자체 스택과 대조해 검증하십시오.


NVIDIA® 및 Jetson™은 NVIDIA Corporation의 상표입니다. 이 페이지는 Juxi Technology가 게시하며 NVIDIA의 공식 발행물이 아닙니다.