NVIDIA开源GPU内核模块在Linux 6.10 RC内核上的构建问题分析
问题背景
NVIDIA开源GPU内核模块项目为Linux系统提供了开源的GPU驱动支持。近期有用户在尝试将该项目与Linux 6.10 RC1内核版本一起使用时遇到了构建失败的问题。这个问题特别值得关注,因为Linux 6.10内核版本对AMD CPU用户有重要优化。
技术细节分析
构建失败的核心原因是内核API变更。具体来说,Linux 6.10内核移除了follow_pfn()函数,这是内核内存管理子系统的一个重要变更。在旧版本内核中,这个函数用于跟踪虚拟内存区域(VMA)中的页帧号(PFN)。
在NVIDIA开源GPU内核模块的代码中,nv_follow_pfn()函数封装了对follow_pfn()的调用,用于处理GPU内存映射。当升级到6.10内核后,这个函数接口不再可用,导致编译失败。
解决方案探讨
虽然NVIDIA官方目前不支持RC(候选发布)版本内核的问题报告,但社区已经提出了有效的解决方案。关键修改在于重写nv_follow_pfn()函数的实现,使其适配Linux 6.10内核的新内存管理API。
新实现需要:
- 检查虚拟内存区域的标志位(VM_IO和VM_PFNMAP)
- 使用
follow_pte()函数获取页表项(PTE)和自旋锁 - 从PTE中提取页帧号
- 释放获取的锁
这种修改保持了原有功能,同时符合新内核的API规范。社区提供的补丁通过条件编译(#if LINUX_VERSION_CODE)确保了向后兼容性,使代码能在新旧内核版本上都能正常工作。
对开发者的建议
对于需要在Linux 6.10内核上使用NVIDIA开源GPU驱动模块的开发者:
- 可以考虑应用社区提供的补丁,但要注意测试稳定性
- 关注NVIDIA官方对6.10内核支持的进展
- 理解内核API变更对驱动开发的影响
- 在非生产环境中进行充分测试
这个问题也提醒我们,在跟进最新内核版本时,需要特别注意驱动兼容性问题,特别是当内核内存管理等核心子系统发生变更时。
总结
Linux内核的持续演进带来了性能改进和新功能,但也对驱动开发者提出了挑战。NVIDIA开源GPU内核模块项目需要不断适配这些变化。虽然目前官方尚未正式支持6.10内核,但社区已经展示了解决问题的技术路径。这体现了开源社区协作解决技术问题的价值,也为未来官方支持提供了参考。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00