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。
Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0277community
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息011Hunyuan3D-2
Hunyuan3D 2.0:高分辨率三维生成系统,支持精准形状建模与生动纹理合成,简化资产再创作流程。Python00Spark-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).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









