Fastfetch项目在Windows On Arm设备上的兼容性测试报告
2025-05-17 04:02:47作者:廉彬冶Miranda
背景介绍
Fastfetch是一款轻量级的系统信息查询工具,类似于Linux系统中的neofetch,但具有更快的执行速度和更丰富的功能。随着ARM架构处理器在Windows平台上的普及,特别是高通Snapdragon X Elite等新一代处理器的推出,了解Fastfetch在这些设备上的兼容性表现变得尤为重要。
测试环境
本次测试覆盖了两类Windows On Arm设备:
- 搭载高通Snapdragon处理器的设备(非X Elite)
- 搭载Snapdragon X Elite处理器的联想Yoga Slim 7x笔记本
测试主要关注Fastfetch在这些设备上的基础功能表现,特别是系统信息检测的准确性。
测试结果分析
基础功能测试
在Snapdragon处理器设备上,Fastfetch能够正确识别并显示以下信息:
- 操作系统版本
- 处理器型号
- 内存使用情况
- 系统运行时间
- 终端信息
在Snapdragon X Elite设备上,测试结果显示:
- 所有基础信息检测功能正常
- 系统架构识别准确
- 硬件信息展示完整
GPU检测功能专项测试
针对近期Fastfetch项目中关于GPU检测的代码变更,特别在X Elite设备上进行了验证测试。结果显示:
- 修改后的GPU检测逻辑在ARM架构下工作正常
- 没有出现兼容性问题
- 图形处理器信息能够准确获取
技术细节
Windows On Arm平台与传统x86平台在系统信息获取方式上存在一些差异,特别是:
- SMBIOS访问机制可能不同
- 硬件信息报告接口有特殊实现
- 性能计数器读取方式需要适配
Fastfetch通过以下方式确保跨平台兼容性:
- 使用Windows系统标准API获取信息
- 实现平台特定的后备检测机制
- 对ARM架构进行特别处理
结论与建议
经过测试验证,Fastfetch在当前主流的Windows On Arm设备上表现良好,各项功能工作正常。特别是:
- 基础系统信息检测完整准确
- 近期GPU检测改进不影响ARM平台兼容性
- 跨架构执行(x64二进制在ARM设备运行)无兼容性问题
对于开发者,建议:
- 继续关注ARM平台特有的系统接口变化
- 考虑增加针对ARM处理器的优化检测逻辑
- 完善对新型ARM GPU的识别支持
对于用户,可以放心在Windows On Arm设备上使用Fastfetch来获取系统信息,目前没有已知的兼容性问题。
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
308
2.71 K
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
361
2.84 K
暂无简介
Dart
599
132
🎉 (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
1.07 K
616
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++
634
232
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
774
74
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
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
787
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
464