coreboot 使用教程
1. 项目介绍
coreboot 是一个开源的固件项目,旨在替代大多数计算机中使用的专有固件(如 BIOS 或 UEFI)。coreboot 的设计目标是提供一个轻量级的固件,仅执行加载和运行现代 32 位或 64 位操作系统所需的最少任务。由于 coreboot 初始化裸硬件,因此必须为它支持的每个芯片组和主板进行移植。
coreboot 的主要特点包括:
- 快速启动:coreboot 旨在实现闪电般的快速启动时间。
- 安全性:作为开源项目,coreboot 提供了可审计性和对技术的最大控制。
- 灵活性:coreboot 可以加载各种负载,包括 Linux 内核、网络引导工具(如 iPXE)、SeaBIOS 等。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你的系统已经安装了以下工具和依赖:
- Git
- GCC 编译器
- GNU Make
- Python 3
2.2 下载源码
首先,使用 Git 克隆 coreboot 的源码仓库:
git clone https://github.com/teslamotors/coreboot.git
cd coreboot
2.3 构建工具链
coreboot 需要一个特定的工具链来构建。你可以使用以下命令来构建工具链:
make crossgcc-i386 CPUS=$(nproc)
2.4 配置和构建 coreboot
接下来,配置 coreboot 以适应你的硬件:
make menuconfig
在配置界面中,选择适合你主板的配置选项。完成后,保存并退出。
最后,构建 coreboot:
make
2.5 刷写 coreboot
构建完成后,你将得到一个 coreboot.rom 文件。你可以使用 flashrom 工具将这个文件刷写到你的主板上:
flashrom -w build/coreboot.rom
3. 应用案例和最佳实践
3.1 在 Chromebook 上的应用
Google 的 Chromebook 系列设备广泛使用 coreboot 作为其固件。coreboot 不仅提供了快速的启动时间,还增强了设备的安全性。
3.2 在嵌入式系统中的应用
coreboot 在嵌入式系统中也非常流行,特别是在需要快速启动和低功耗的场景中。例如,一些物联网设备和工业控制系统使用 coreboot 来优化启动时间和资源使用。
3.3 最佳实践
- 硬件支持:在选择使用 coreboot 之前,确保你的硬件平台受到支持。coreboot 的硬件支持列表可以在其官方文档中找到。
- 安全性:定期更新 coreboot 以获取最新的安全补丁和功能改进。
- 社区支持:参与 coreboot 社区,获取帮助和最佳实践建议。
4. 典型生态项目
4.1 SeaBIOS
SeaBIOS 是一个开源的 BIOS 实现,可以作为 coreboot 的负载运行。它提供了对传统 BIOS 服务的支持,使得 coreboot 可以在需要传统 BIOS 兼容性的环境中使用。
4.2 iPXE
iPXE 是一个开源的网络引导固件,可以作为 coreboot 的负载运行。它允许通过网络引导操作系统,非常适合需要快速部署和远程管理的场景。
4.3 Libreboot
Libreboot 是 coreboot 的一个变种,专注于去除二进制 blob,提供一个完全自由的固件解决方案。它非常适合那些对自由软件有严格要求的用户。
通过这些生态项目,coreboot 可以扩展其功能,满足各种不同的需求和应用场景。
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。C051
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TSX0126
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