OpenWRT/LEDE项目中jitterentropy_rng模块初始化失败问题分析与解决
问题背景
在OpenWRT/LEDE项目的Rockchip Nanopi设备上,当系统升级到Linux 6.6内核后,用户遇到了jitterentropy_rng模块初始化失败的问题。系统日志中显示错误信息:"jitterentropy: Initialization failed with host not compliant with requirements: 9"。
技术分析
jitterentropy_rng是Linux内核中的一个随机数生成器模块,它利用CPU执行时间的微小抖动来产生高质量的随机数。这个模块对于系统安全性非常重要,特别是在需要高质量随机数的加密操作中。
在Linux 6.6内核中,该模块的初始化要求变得更加严格,导致在某些硬件平台上无法满足其初始化条件。错误代码"9"通常表示硬件无法提供足够的熵源来满足模块的初始化要求。
解决方案
经过分析,可以通过以下步骤解决此问题:
-
修改内核配置文件:在target/linux/rockchip/armv8/config-6.6中添加配置项
CONFIG_CRYPTO_JITTERENTROPY=y这将强制启用jitterentropy_rng模块的编译。
-
重新编译内核:确保修改后的配置被正确应用到内核构建过程中。
潜在影响
虽然强制启用该模块可以解决初始化失败的问题,但需要注意以下几点:
-
性能影响:jitterentropy_rng可能会对系统性能产生轻微影响,特别是在需要大量随机数的场景中。
-
随机数质量:在硬件不满足要求的情况下强制启用,可能会影响生成的随机数质量。
-
系统兼容性:此解决方案在Rockchip平台验证通过,但在其他平台可能需要进一步测试。
最佳实践建议
对于嵌入式系统开发者,建议:
-
在升级内核版本时,全面测试所有加密相关功能。
-
对于关键安全应用,考虑使用硬件随机数生成器替代方案。
-
定期检查系统日志,确保随机数生成器正常工作。
通过以上分析和解决方案,用户可以顺利在Rockchip平台上使用Linux 6.6内核的jitterentropy_rng模块,同时了解可能带来的影响和注意事项。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00