srsRAN_4G项目在虚拟化环境中运行ENB的常见问题分析
问题现象描述
在使用srsRAN_4G项目部署LTE基站(ENB)时,特别是在虚拟化环境中,用户经常会遇到"Tx while waiting for EOB, timed out..."的错误提示。这个问题通常伴随着CPU性能调节器无法验证的警告信息,表明系统在射频信号处理过程中出现了时序问题。
问题根源分析
经过对多个案例的分析,这个问题主要源于以下几个方面:
-
虚拟化环境性能限制:在VirtualBox等虚拟化环境中,CPU调度和时钟精度无法满足srsRAN对实时性的严格要求。射频信号处理需要精确的时序控制,而虚拟机引入的额外抽象层会导致时序偏差。
-
CPU频率调节机制:系统提示"Could not verify cpuX performance调节器"表明CPU的动态频率调节机制可能干扰了实时处理。srsRAN需要稳定的CPU频率来保证信号处理的时序精确性。
-
资源分配不足:特别是在配置较大带宽(如50PRB)时,对计算资源的需求显著增加,虚拟环境往往无法提供足够的计算能力。
解决方案
针对上述问题根源,我们推荐以下几种解决方案:
-
原生系统部署:最可靠的解决方案是在物理机上直接安装Ubuntu等Linux系统,避免虚拟化带来的性能损耗。实际案例表明,在Ubuntu 22.04原生安装环境下,srsENB可以稳定运行。
-
调整PRB配置:如果必须使用虚拟化环境,可以尝试减少物理资源块(PRB)的数量。例如将50PRB降为25PRB,降低计算负载,这在一定程度上可以缓解时序问题。
-
CPU性能调优:
- 设置CPU为性能模式:
sudo cpupower frequency-set -g performance
- 关闭CPU节能功能
- 为虚拟机分配更多CPU核心
- 设置CPU为性能模式:
-
实时内核考虑:对于要求更高的场景,可以考虑使用Linux实时内核(RT-Preempt),但需要充分测试稳定性。
配置建议
在srsRAN配置文件中,建议注意以下参数:
[enb]
n_prb = 25 # 在虚拟环境中建议使用较小值
同时确保USRP设备的时钟设置正确,特别是在多设备同步场景中。
总结
srsRAN_4G作为高性能LTE基站实现,对系统实时性要求较高。在虚拟化环境中部署时需要特别注意性能调优和资源配置。对于生产环境或要求稳定的测试环境,推荐使用原生Linux系统部署。对于开发测试环境,可以通过降低配置要求来获得基本功能验证。理解这些限制因素和解决方案,将帮助用户更顺利地部署和使用srsRAN项目。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0108AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-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).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









