Jetson Orin Nano本地部署AI项目内存不足的终极解决方案

8GB物理内存的"生存危机"

最近各路大神都在部署AI项目，宣称CPU可用、8G消费显存可用，那这么说来拥有8G显存的 Jetson Orin Nano 也可申请一战，然而部署之后才发现，显存是没啥问题，但是内存却爆了！那我 Orin Nano 也有理由说的，作为边缘计算神器，8GB物理内存看似充足，但在部署多模态AI模型（如LLM、VLM）或运行复杂神经网络时，内存占用飙升，轻则程序崩溃，重则系统卡死。更令人无奈的是，硬件上无法直接扩展内存，大家只能"螺蛳壳里做道场"。本文将提供一套完整的优化方案，助你榨干Orin Nano的每一分性能！

注意： 有一些方法也同样适用于其他边缘计算设备

方案一：Swap交换空间------虚拟内存的"急救包"

原理：Swap通过将磁盘空间模拟为内存，将不活跃的数据暂存到硬盘，缓解物理内存压力。虽然速度不如物理内存，但能有效避免"内存耗尽"的灾难性错误。

具体操作

1. 手动创建Swap文件（临时/编译场景推荐）

bash 复制代码

# 创建4G Swap文件（建议SSD用户使用）
sudo fallocate -l 4G /var/swapfile
sudo chmod 600 /var/swapfile
sudo mkswap /var/swapfile          # 格式化为Swap分区
sudo swapon /var/swapfile          # 立即启用
# 永久生效（重启后自动加载）
sudo bash -c 'echo "/var/swapfile swap swap defaults 0 0" >> /etc/fstab'

适用场景：编译大型库（如TensorRT-LLM）、临时运行内存密集型任务。

2. 自动化脚本配置Swap（长期使用推荐）

bash 复制代码

# 使用社区工具快速配置6GB Swap
git clone https://github.com/JetsonHacksNano/installSwapfile
cd installSwapfile/
sudo ./installSwapfile.sh

该脚本自动优化Swappiness参数（调整内存与Swap交换频率），避免频繁读写导致的性能劣化。调整后可以使用 jtop 查看，如下图： 注意： 上图9.7G虚拟内存包括3.7G系统默认创建的 ZRAM Swap 分区，这是 NVIDIA 针对 Orin Nano 内存限制设计的优化机制。与脚本创建的 6G 磁盘 Swap 不同，ZRAM 是一种更高效的虚拟内存技术。可以使用命令查看所有活跃的 Swap 设备，如下图：如需查看更多信息，请查看社区网页：

html 复制代码

https://jetsonhacks.com/2019/04/14/jetson-nano-use-more-memory/

很多情况下，仅仅只使用系统优化的ZRAM Swap 分区并不能应对内存压力极大的场景，所以可同时启用两种 Swap，系统会优先使用 ZRAM，物理内存耗尽后再使用传统 Swap

3. 重新设置更高Swap虚拟内存

由于脚本默认将 Swap 文件放置在 /mnt/swapfile，需先停用并删除旧文件：

bash 复制代码

# 停用 Swap
sudo swapoff /mnt/swapfile

# 删除 Swap 文件
sudo rm /mnt/swapfile

# 注释或删除 /etc/fstab 中的 Swap 挂载项（如果之前启用了自动挂载）
sudo nano /etc/fstab  # 找到对应行并注释（行首加#）

通过 -s 参数指定新大小（例如设置为 8GB ），并结合 -a Y 保持自动挂载：

bash 复制代码

# 示例：创建 8GB Swap 文件，并自动挂载
sudo ./installSwapfile.sh -s 8 -a Y

• 关键参数说明 ：

• -d：指定 Swap 文件目录（默认 /mnt，建议优先选择 SSD 存储路径）。

• -s：Swap 大小（单位：GB），需根据存储剩余空间调整。

• -a：是否自动挂载（Y 为启用，N 为禁用）。

验证新 Swap 是否生效

bash 复制代码

# 查看当前活跃的 Swap
swapon --show

# 检查总 Swap 空间
free -h

4. Orin Nano 设置 Swap 大小的建议

常规场景推荐值 • 基础开发任务：8-12GB 适用于模型推理、ROS 开发等中等负载场景，平衡内存扩展与存储占用。

• 高负载训练/编译**：16-24GB 若使用 SSD 或 NVMe 高速存储，可设置更大 Swap 以缓解内存压力（如编译大型库或运行多模态模型）。
硬件限制与注意事项

• 存储介质性能 ：

• SD 卡/eMMC：避免超过 16GB （频繁读写易损耗寿命）。

• SSD/NVMe：可设置 24GB 以上，但需预留至少 20% 的剩余空间。

方案二：关闭图形界面------释放1.6GB的"内存刺客"

图形界面（GUI）的代价 ：Orin Nano默认的Ubuntu桌面会占用高达1.6GB内存，且包含compiz（OpenGL驱动）、Xorg（GPU控制）等高耗能进程。

操作步骤

bash 复制代码

# 切换到命令行模式（CLI）
sudo systemctl set-default multi-user.target
sudo reboot
# 恢复GUI（调试时使用）
sudo systemctl set-default graphical.target && sudo reboot

效果对比：内存占用从开机后的2.2GB骤降至0.6GB，节省73%！尤其适合长期通过SSH或JupyterLab远程操控的场景。

方案三：升级JetPack 6.2------解锁"Super模式"性能飞跃

2024年NVIDIA推出的JetPack 6.2 为Orin Nano带来"Super模式"，通过软件升级实现硬件潜能释放：

• AI算力提升70% ：稀疏计算性能从40 TOPS提升至67 TOPS

• 内存带宽暴涨50% ：从68GB/s增至102GB/s，加速数据交换效率

• CPU频率提升13%：Cortex-A78核心从1.5GHz提升至1.7GHz

启用MAXN Super模式

bash 复制代码

# 设置MAXN模式（需JetPack 6.2）
sudo nvpmodel -m 2   # 2代表MAXN模式

该模式允许GPU/CPU以最高频率运行，缩短任务处理时间，间接减少内存占用周期。

总结：从"内存焦虑"到"性能自由"

通过Swap扩展虚拟内存、关闭GUI释放资源、升级JetPack解锁Super模式、配合监控工具精细化管理，Orin Nano的8GB内存足以应对大多数边缘AI任务。对于超大规模模型（如Llama3-8B），可结合模型量化（INT8/FP16）和TensorRT加速，实现内存与性能的终极平衡。

行动建议：优先尝试Swap+CLI组合，再通过JetPack 6.2升级压榨硬件潜力，最后用JTOP监控调优。边缘计算的战场，每一MB都值得全力以赴！