MicroV 的项目扩展与二次开发
2025-05-27 18:13:44作者:庞队千Virginia
项目的基础介绍
MicroV 是一个开源的微型虚拟机监控器(Micro-hypervisor),由 Assured Information Security, Inc. 领导开发。它专为运行微型虚拟机(Micro VMs)而设计,这些微型虚拟机需要的模拟或支持非常少。MicroV 的设计理念是支持尽可能多的操作系统,包括 Windows、Linux、UEFI 等,同时保持性能和安全性。
项目的核心功能
- 跨平台支持:MicroV 通过编译为独立于根操作系统的自包含二进制文件,实现了跨平台支持。
- 去权限和分解:MicroV 采用微型内核架构,将内部逻辑大部分运行在较低权限级别,以减少可信计算基础(TCB)。
- 性能优化:避免不必要的模拟,利用操作系统的调度和电源管理优势,提升性能。
- 虚拟设备支持:将虚拟设备后端驱动程序运行在根虚拟机(Root VM)的 Ring 0 或 Ring 3 中,减少主机代码量。
项目使用了哪些框架或库?
MicroV 项目主要使用了以下框架或库:
- Bareflank 微内核:作为其基础的微内核,用于执行虚拟机监控器扩展。
- CMake:用于构建系统,管理项目的编译过程。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
- .github/:包含与 GitHub 相关的配置文件,如 CI/CD 脚本。
- cmake/:包含 CMake 构建系统文件。
- docs/:存放项目文档。
- hypercall/:定义了与虚拟机监控器通信的超级调用接口。
- shim/:包含用于启动和管理虚拟机的 Shim 代码。
- utils/:实用工具脚本和程序。
- vmm/:虚拟机监控器的核心实现。
- vms/:虚拟机相关的代码和示例。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加对新操作系统的支持:通过扩展平台的特定逻辑,MicroV 可以支持更多的操作系统。
- 增强安全特性:可以在微内核和超级调用接口层面增加更多的安全特性。
- 性能优化:针对特定硬件和场景进行优化,提升虚拟机的性能。
- 设备驱动支持:添加更多的虚拟设备后端驱动程序,以支持更广泛的硬件设备。
- 用户界面和工具:开发用户友好的管理界面和工具,简化虚拟机的管理和配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660