Ultralytics YOLO在Jetson Nano上的TensorRT导出优化指南

在边缘计算设备上部署深度学习模型时，内存限制是一个常见挑战。本文以Ultralytics YOLOv8在Jetson Nano上的TensorRT导出为例，深入分析内存优化策略。

环境配置要点

Jetson Nano作为一款低功耗边缘计算设备，其硬件配置相对有限：

• 4核ARM Cortex-A57 CPU
• 128核Maxwell架构GPU
• 4GB LPDDR4共享内存
• 16GB eMMC存储

在这样的硬件环境下运行YOLOv8模型，需要特别注意内存管理。典型的环境配置应包括：

• JetPack 5.1.3及以上版本
• TensorRT 8.5.2.2
• CUDA 11.4
• PyTorch 2.1.0

内存优化策略

1. 工作空间限制

TensorRT在模型优化过程中需要临时工作空间。默认4GB的工作空间设置对Jetson Nano来说过大，可通过以下方式调整：

model.export(format='engine', workspace=2)  # 将工作空间限制为2GB

2. 精度优化

使用FP16半精度浮点数可以显著减少内存占用：

model.export(format='engine', half=True)

3. 模型简化

在转换为TensorRT格式前，先进行ONNX模型简化：

model.export(format='onnx', simplify=True)

4. 输入尺寸调整

减小模型输入尺寸能有效降低内存需求：

model.export(format='engine', imgsz=320)  # 将输入尺寸调整为320x320

常见问题排查

当遇到"Killed"错误时，通常表示系统因内存不足终止了进程。可通过以下命令监控内存使用：

tegrastats  # Jetson专用系统监控工具

输出示例：

RAM 1500/3964MB (lfb 1x4MB) SWAP 0/1982MB (cached 0MB) CPU [0%@1479,0%@1479,0%@1479,0%@1479] EMC_FREQ 0% GR3D_FREQ 0% 

最佳实践建议

1. 分阶段导出：先导出为ONNX格式，再单独转换为TensorRT引擎
2. 批处理控制：确保推理时的批处理大小为1
3. 后台清理：导出前关闭不必要的进程和服务
4. 交换空间：适当增加交换空间作为临时缓冲

通过以上优化策略，开发者可以在Jetson Nano等资源受限设备上成功部署YOLOv8模型，实现高效的边缘目标检测应用。