WSABuilds项目中的WSA无限加载问题分析与解决方案
问题现象描述
在WSABuilds项目中,用户报告了一个关于Windows子系统Android(WSA)启动时出现无限加载的问题。具体表现为:
- 启动WSA时界面显示"Starting WSA"但一直无法完成
 - 通过任务管理器观察到Vmmem进程内存使用量从500MB逐渐增加到2GB后消失
 - 随后新的Vmmem进程出现,形成循环
 
环境配置信息
出现问题的运行环境具有以下特点:
- 操作系统:Windows 10 LTSC 2021(版本19044.2604)
 - 硬件配置:
- CPU:Intel i5-2310(第二代酷睿处理器)
 - 内存:4GB DDR3(分配给WSA 2GB)
 - 显卡:AMD Radeon HD 5450
 - 主板:GIGABYTE H61M-S2-B3
 
 - 使用的WSA版本:WSA_2311.40000.5.0_x64_Release-Nightly-with-magisk-27.0.27000.-stable-GApps-13.0
 
问题原因分析
根据技术专家的判断,此问题主要由以下因素导致:
- 
硬件配置不足:4GB的系统内存对于运行WSA来说严重不足,特别是在分配2GB给WSA后,剩余的系统资源难以支撑正常运行。
 - 
处理器性能瓶颈:Intel i5-2310是2012年发布的第二代酷睿处理器,距今已有12年历史,其架构和指令集可能无法满足现代虚拟化技术的需求。
 - 
内存管理问题:观察到的Vmmem进程内存增长到2GB后消失并重新启动的现象,表明系统在尝试分配足够内存但失败后不断重试。
 
解决方案建议
- 
升级硬件配置:建议至少8GB内存和较新的处理器(推荐第8代酷睿或更高)以获得更好的WSA运行体验。
 - 
尝试旧版本WSA:如果硬件升级不可行,可以尝试使用更早期的WSA版本,这些版本可能对硬件要求较低。
 - 
调整内存分配:在现有4GB内存环境下,尝试减少分配给WSA的内存(如1.5GB),为系统保留更多资源。
 - 
关闭后台程序:运行WSA前关闭所有不必要的应用程序,释放最大可能的系统资源。
 
技术背景说明
WSA作为Windows子系统Android的实现,依赖于Hyper-V虚拟化技术。Vmmem进程是Hyper-V虚拟机监控程序的内存管理进程,其异常行为通常表明:
- 虚拟化环境初始化失败
 - 内存分配请求被拒绝
 - 虚拟机启动超时
 
在老旧硬件上,这些问题会更为常见,因为现代虚拟化技术对CPU的VT-x指令集和内存带宽有较高要求。
用户实际反馈
值得注意的是,报告此问题的用户最终通过多次尝试成功启动了WSA,这表明在某些情况下,系统资源可能在多次尝试后达到一个可用的平衡状态。这种不稳定的运行状态也进一步印证了硬件资源处于临界点的判断。
对于希望在老旧硬件上使用WSA的用户,建议做好性能不佳的心理准备,并考虑使用性能要求更低的Android模拟器作为替代方案。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
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
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).Dockerfile014
 
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00