Ubuntu-Rockchip项目中的内核工具包构建与驱动优化实践
背景介绍
在Ubuntu-Rockchip项目中,基于6.1版本内核的Noble发行版展现出了优异的稳定性。然而,针对Orange Pi 5+等开发板作为NAS和Kubernetes集群使用时,Realtek r8169驱动存在一些稳定性问题,包括系统崩溃和数据损坏现象。本文将详细介绍如何构建自定义内核工具包以及优化网络驱动性能的实践经验。
内核工具包构建挑战
在自定义内核开发过程中,构建linux-tools-*和linux-modules-extra-*等配套工具包是一个常见需求。特别是当需要使用perf等性能分析工具时,这些工具包就变得不可或缺。
项目维护者Joshua-Riek指出,完整的工具包构建需要在arm64主机系统上运行,并且不能使用do_mainline_build=true标志。这个标志会跳过DKMS支持和其他一些包的构建,虽然有利于交叉编译,但会限制功能完整性。
解决方案探索
方法一:直接构建完整内核包
在arm64主机上执行以下命令可以构建完整的内核包:
fakeroot debian/rules clean binary
这种方法会生成所有必要的配套包,包括工具包和额外模块包。但需要注意的是,这种方法不支持交叉编译环境。
方法二:工具包重打包技术
对于需要保持自定义内核版本标识(如+ewald后缀)的情况,可以采用工具包重打包技术:
- 首先安装官方工具包:
sudo apt-get install -y linux-tools-rockchip linux-tools-6.1.0-1019-rockchip
- 然后重新打包工具包,修改版本标识以匹配自定义内核
这种方法允许保持自定义内核的版本标识,同时满足依赖关系,是最为干净的解决方案。
驱动优化实践
在实际应用中,通过将r8169驱动从6.1版本升级到6.8版本(6.10版本需要过多网络栈修改),并加入关键的6.8后修复补丁,成功解决了稳定性问题。优化后的驱动表现:
- 1G网络下Samba读写速度达到118MB/s
- 2.5G网络下速度提升至约200MB/s
性能分析工具使用
为了进一步优化2.5G网络性能,perf工具的使用变得尤为重要。通过上述方法构建的工具包,开发者可以:
- 使用perf分析网络性能瓶颈
- 进行针对性的驱动优化
- 验证优化效果
贡献建议
对于希望向项目贡献驱动改进的开发者,项目维护者建议:
- 通过Pull Request提交更改
- 保持提交信息简洁明了
- 确保代码风格与项目一致
这种方法便于未来基于新版Rockchip SDK进行内核重构时保持清晰的修改历史。
总结
Ubuntu-Rockchip项目为开发者提供了强大的硬件支持平台。通过本文介绍的内核工具包构建方法和驱动优化实践,开发者可以更好地利用这一平台进行高性能应用开发。特别是在网络性能优化方面,正确的工具包构建和驱动选择可以带来显著的性能提升和稳定性改善。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









