Ubuntu-Rockchip项目构建指南:从源码到镜像
2025-06-25 09:31:06作者:仰钰奇
项目概述
Ubuntu-Rockchip是一个针对Rockchip处理器优化的Ubuntu系统构建项目,主要面向使用Rockchip芯片的开发板和单板计算机。该项目提供了完整的构建脚本,能够生成适配特定硬件的Ubuntu系统镜像。
构建环境准备
在开始构建之前,需要确保系统满足以下基本要求:
- 操作系统:建议使用Ubuntu 20.04或更高版本作为构建主机
- 磁盘空间:至少100GB可用空间
- 内存:建议8GB以上
- 网络连接:稳定的互联网连接以下载依赖包
安装构建依赖
执行以下命令安装必要的构建工具和依赖项:
sudo apt update
sudo apt install -y git build-essential bc kmod cpio flex libncurses5-dev libelf-dev libssl-dev dwarves bison
获取项目源码
使用git克隆项目仓库:
git clone https://github.com/Joshua-Riek/ubuntu-rockchip.git
cd ubuntu-rockchip
构建参数解析
项目提供了灵活的构建选项,主要参数包括:
-
--board:指定目标开发板型号- 例如:orangepi-5-plus, armsom-sige7等
-
--suite:指定Ubuntu版本- 可选值:oracular(最新开发版)、jammy(22.04 LTS)、noble(24.04 LTS)
-
--flavor:指定系统类型- server:服务器版(无图形界面)
- desktop:桌面版(包含图形环境)
推荐构建流程
1. 单独构建内核
建议先单独构建内核,这可以节省时间并便于调试:
sudo ./build.sh --board=orangepi-5-plus --kernel-only
2. 单独构建U-Boot
接着构建引导程序:
sudo ./build.sh --board=orangepi-5-plus --uboot-only
3. 完整系统构建
最后构建完整的系统镜像:
sudo ./build.sh --board=orangepi-5-plus --suite=oracular --flavor=server
常见问题解决
- 构建失败:确保所有依赖已安装,磁盘空间充足
- 长时间无响应:某些步骤如内核编译可能需要较长时间,请耐心等待
- 板级支持问题:确认开发板型号拼写正确,参考项目文档支持的设备列表
构建优化建议
- 使用SSD存储可以显著加快构建速度
- 在多核CPU上,可通过环境变量设置并行编译任务数:
export MAKEFLAGS="-j$(nproc)" - 首次构建后,后续构建会利用缓存,速度会更快
输出结果
成功构建后,项目会在output目录下生成以下文件:
- 完整系统镜像(.img文件)
- 单独的内核镜像和模块
- U-Boot引导程序
- 设备树文件
这些文件可以直接写入SD卡或eMMC存储,在目标硬件上启动Ubuntu系统。
后续开发
对于开发者,可以进一步:
- 修改内核配置
- 添加自定义驱动
- 调整系统软件包组成
- 优化系统启动参数
该项目为Rockchip平台提供了灵活的Ubuntu系统定制方案,适合嵌入式开发和产品原型设计。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137