Fastfetch项目中NVIDIA GPU和Intel CPU温度显示问题的技术分析
2025-05-17 23:16:26作者:温玫谨Lighthearted
问题背景
在Linux系统监控工具Fastfetch 2.20版本中,用户报告了一个关于硬件温度监控的功能性问题。具体表现为:
- NVIDIA GeForce 920M显卡(使用nvidia-470xx-dkms驱动)的温度无法显示
- Intel Core i5-5200U处理器的温度也无法显示
技术验证
通过系统层面的验证,我们可以确认:
- 对于NVIDIA显卡,nvidia-smi和nvtop工具都能正确读取到温度信息(显示为50°C)
- 对于Intel CPU,通过直接读取/sys/class/hwmon/hwmon*/temp1_input文件也能获取到各核心温度(52000、50000、52050、54000,单位毫摄氏度)
问题根源
经过对Fastfetch配置文件和输出的分析,发现问题出在配置参数上。Fastfetch默认情况下不会自动显示温度信息,需要显式启用温度监控功能。
解决方案
修改Fastfetch配置文件,明确启用温度监控选项:
{
"modules": [
{
"type": "cpu",
"format": "{1} | {8}",
"temp": true
},
{
"type": "gpu",
"format": "{1} {2} | {4}",
"temp": true
}
]
}
关键修改点是在每个模块中添加了"temp": true参数,这会强制Fastfetch尝试读取并显示温度信息。
技术原理
Fastfetch的温度监控机制:
-
对于CPU温度,通常会尝试通过以下途径获取:
- 直接读取/sys/class/hwmon下的传感器数据
- 通过lm-sensors库获取
- 某些特定CPU的专用接口
-
对于GPU温度,特别是NVIDIA显卡:
- 通过NVIDIA官方驱动提供的接口
- 对于较新驱动,可能使用NVML库
- 对于旧版驱动(如470系列),使用兼容性接口
注意事项
-
使用此功能需要确保:
- 对于NVIDIA显卡,正确安装了对应的驱动和工具链
- 对于Intel CPU,通常需要加载相应的内核模块(如coretemp)
-
温度读取的准确性取决于:
- 硬件传感器的支持程度
- 驱动程序的完善程度
- 系统权限(通常需要root或video组权限)
-
如果修改配置后仍无法显示温度,可能需要:
- 检查系统日志查看相关错误
- 确认硬件传感器是否被正确识别
- 尝试使用更新的Fastfetch版本
总结
Fastfetch作为一款系统信息工具,提供了灵活的配置选项来显示各类硬件信息。通过正确配置,可以方便地监控CPU和GPU的温度等关键指标。这个案例也提醒我们,在使用开源工具时,仔细阅读文档和理解各项配置参数的重要性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
242
278
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
695
369
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
882