Jetson_stats项目CPU频率显示异常问题分析与解决方案
问题背景
在NVIDIA Jetson系列开发板上,jetson_stats工具(简称jtop)是一款广泛使用的系统监控工具,能够实时显示CPU、GPU、内存等硬件资源的使用情况。近期,部分用户在使用jtop查看CPU信息时遇到了程序崩溃的问题,特别是在Orin NX等新一代Jetson设备上。
问题现象
当用户尝试通过jtop查看CPU信息时(通常通过按数字键3切换到CPU页面),程序会立即崩溃并抛出"KeyError: 'freq'"错误。从错误堆栈可以看出,问题出现在pcpu.py文件的第122行,程序试图访问CPU字典中的'freq'键,但该键在某些情况下并不存在。
根本原因分析
经过技术团队深入分析,发现该问题与Jetson设备的电源管理模式密切相关。在默认的15W电源模式下,系统会动态关闭部分CPU核心以节省功耗。当CPU核心处于离线状态时,其频率信息('freq'键)将不再存在于系统信息中,而jtop的原始代码未对此情况进行妥善处理,导致程序崩溃。
解决方案
技术团队针对此问题提出了优雅的解决方案:
-
代码修复:在访问CPU频率信息前,先检查'freq'键是否存在。只有当该键存在时,才进行频率信息的显示操作。
-
电源模式调整:作为临时解决方案,用户可以将电源模式切换至MAXN模式,使所有CPU核心保持在线状态。但这不是根本解决方案,因为动态电源管理是Jetson设备的重要特性。
修复效果
修复后的版本(jetson-stats 4.2.11)能够正确处理离线CPU核心的情况:
- 对于在线CPU核心:正常显示频率信息
- 对于离线CPU核心:不显示频率信息,但保持程序稳定运行
技术启示
这个案例给我们带来几点重要的技术启示:
-
健壮性编程:在访问字典键值前进行存在性检查是Python编程中的最佳实践。
-
动态系统特性:嵌入式系统如Jetson具有动态电源管理等特性,开发工具需要充分考虑这些特性。
-
用户场景覆盖:系统监控工具需要覆盖所有可能的硬件状态,包括各种电源管理模式下的情况。
总结
jetson_stats项目团队快速响应并修复了这一影响用户体验的问题,体现了开源社区的高效协作。对于Jetson开发者而言,及时更新到jetson-stats 4.2.11及以上版本可以避免此问题,获得更稳定的系统监控体验。同时,这个案例也提醒开发者在使用系统监控数据时,要充分考虑硬件可能处于的各种状态。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00