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。C030
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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