本文档介绍如何最大限度地减少Jetson系列产品的磁盘（存储）使用，同时分享技巧和实际命令来分析磁盘使用以进一步优化存储使用。
根据JetPack版本和配置，您会发现最多可以重新获得 8GB 的可用磁盘空间。
腾出这么多磁盘空间之后，依然可以使用DeepStream参考应用程序，以验证本方法的有效性。
完整官方的 JetPack
Jetson 模块配备了有限的 eMMC 存储空间，无法使用完整安装的JetPack、BSP以及NVIDIA 为Jetson打包的所有程序。尤其新的版本JETPACK5.0.1DP总共所需要的存储，已经超过eMMC的总容量。
您需要通过删除不必要的包、库和其他资产来减少磁盘使用量。下表说明了通过本方法在的 JetPack 版本上回收超过 8 GB 的存储空间。
如果您已经有一个正在运行的 Jetson 系统，您可能希望首先了解您正在使用和剩余的可用磁盘空间。
df -h /dev/mmcblk0p1Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on/dev/mmcblk0p1 59G 13G 44G 22% /
计算已安装软件包的数量的命令。
dpkg-query -W | wc -l
软件包的依赖关系
$ apt-cache depends cuda-toolkit-10-2cuda-toolkit-10-2Depends: cuda-compiler-10-2Depends: cuda-libraries-10-2Depends: cuda-libraries-dev-10-2Depends: cuda-tools-10-2Depends: cuda-documentation-10-2Depends: cuda-nvml-dev-10-2Depends: cuda-samples-10-2
JetPack 的组成
操作第一步：移除 GUI
sudo apt-get updatesudo apt-get purge $(cat nvubuntu-bionic-packages_only-in-desktop.txt) #（见下方附件）sudo apt-get install network-manager
JP4.6.x列表下载地址
https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetson-min-disk/blob/main/assets/nvubuntu-bionic-minimal-aarch64-packages
JP5.0.x列表下载地址
https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetson-min-disk/blob/main/assets/nvubuntu-focal-packages_only-in-desktop.txt
操作第二步：删除 Docs 和 Samples 包
sudo dpkg -r --force-depends $(dpkg --list | grep -E -o 'cuda-documentation-[0-9\-]*') $(dpkg --list | grep -E -o 'cuda-samples-[0-9\-]*') "libnvinfer-doc" "libnvinfer-samples" "libvisionworks-samples" "vpi.-samples"操作第三步:删除dev/Static Libraries
sudo dpkg -r --force-depends $(dpkg-query -Wf '${Package}\n' | grep -E "(cuda[^ ]+dev|libcu[^ ]+dev|libnv[^ ]+dev|vpi[^ ]+dev)")附加操作删除Nsight 系统（用于 JetPack 5.x）
sudo dpkg -r --force-depends nsight-systems-2022.2.3最终结果
r32.7.1 (JetPack 4.6.1)
Filesystem 1K-blocks Used Available Use% Mounted on/dev/mmcblk0p1 14384136 1756760 11876992 13% /Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on/dev/mmcblk0p1 14G 1.7G 12G 13% /
r34.1.1 (JetPack 5.0.1 DP)
Filesystem 1K-blocks Used Available Use% Mounted on/dev/mmcblk0p1 14384136 2514372 11119380 19% /Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on/dev/mmcblk0p1 14G 2.4G 11G 19% /
操作后确认
使用NVIDIA DeepStream参考应用程序作为典型AI应用程序来验证最低配置的Jetson环境的方法。
用于运行Deepstream显示输出DEMO
这需要 DeepStream 参考应用程序的自定义配置文件，这次使用脚本运行。
git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetson-min-disk/cd jetson-min-diskcd test-docker./docker-run-deepstream-app-overlay.sh
