Incus项目在Apple M3设备上实现嵌套虚拟化的技术实践
2025-06-24 20:53:33作者:庞队千Virginia
背景介绍
随着Apple Silicon芯片的迭代更新,M3及后续型号开始支持基于Arm v8.4-A指令集的嵌套虚拟化技术。这项技术突破使得在Mac设备上运行虚拟机(VM)中的虚拟机成为可能。本文将详细介绍如何在Apple M3设备上通过UTM虚拟化平台运行Ubuntu系统,并在其中部署Incus容器管理系统实现嵌套虚拟化。
技术环境准备
硬件要求
- Apple M3或更新型号芯片的Mac设备
- macOS 15.1或更高版本操作系统
软件组件
- UTM虚拟化平台:最新版本(4.4.5或更高),需使用Apple Hypervisor模式
- Ubuntu系统:24.04 LTS版本(aarch64架构)
- Incus容器管理系统:6.0.3或更高版本
关键配置步骤
1. UTM环境配置
在UTM中创建Ubuntu虚拟机时,必须选择"Apple Virtualization"作为虚拟化后端。这是实现嵌套虚拟化的基础条件,因为只有这种模式才能正确暴露CPU的虚拟化扩展指令。
2. Ubuntu系统准备
在UTM中的Ubuntu系统需要完成以下配置:
- 安装Linux内核头文件:
sudo apt install linux-headers-generic - 加载KVM内核模块:
sudo modprobe kvm - 验证虚拟化支持:通过
dmesg | grep kvm命令检查KVM是否正确初始化
3. Incus安装与配置
使用以下命令安装最新版Incus:
sudo snap install incus --channel=latest/stable
安装完成后需要进行初始化配置:
sudo incus admin init
常见问题解决
UEFI固件缺失问题
早期版本(如6.0.0)可能会报告"Unable to locate a UEFI firmware"错误。这是因为:
- Incus默认需要OVMF(UEFI)固件来启动虚拟机
- Ubuntu默认安装可能不包含这些组件
解决方案:
sudo apt install ovmf qemu-efi-aarch64
版本兼容性问题
必须使用Incus 6.0.3或更高版本,早期版本存在以下限制:
- 缺少对Apple Silicon嵌套虚拟化的完整支持
- QEMU功能检测机制不够完善
验证命令:
incus version
性能优化建议
- CPU分配:在UTM中为Ubuntu分配足够的vCPU资源,建议至少4核
- 内存配置:嵌套虚拟化需要更多内存,建议分配不少于8GB
- 存储类型:优先使用virtio-blk或NVMe等高性能虚拟磁盘接口
- 网络配置:使用virtio-net网络设备以获得最佳性能
技术验证
成功配置后,可以通过以下命令验证嵌套虚拟化功能:
incus launch images:ubuntu/22.04 test-vm --vm
incus list
预期输出应显示虚拟机状态为"RUNNING",并分配有IP地址。
总结
通过本文介绍的配置方法,开发者可以在Apple M3设备上构建完整的嵌套虚拟化环境。这种配置特别适合需要在本地开发环境中测试多层级虚拟化场景的开发者。随着Incus项目的持续更新,未来对Apple Silicon的支持将会更加完善。
对于生产环境使用,建议持续关注Incus项目的更新日志,并及时升级到最新稳定版本以获得最佳性能和兼容性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
316
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
241
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K