Bluefin-NVIDIA安装过程中无法识别Samsung 980 NVMe SSD的解决方案
2025-07-10 00:07:47作者:裴麒琰
在安装Bluefin-NVIDIA系统时,部分用户可能会遇到Samsung 980 NVMe SSD无法被安装程序识别的问题。本文将详细分析该问题的成因并提供完整的解决方案。
问题现象
用户在尝试安装bluefin-nvidia系统时,安装程序无法检测到Samsung 1TB NVMe SSD。尽管通过命令行工具如lspci和dmesg可以确认系统内核已正确识别该NVMe设备,但图形化安装界面仍无法显示该磁盘作为安装目标。
问题排查
-
BIOS设置检查:首先应确认BIOS中NVMe控制器已启用,且启动模式设置正确(UEFI/Legacy)。
-
安装介质验证:使用Fedora官方推荐的Fedora Media Writer工具创建安装介质,而非第三方工具如Rufus或Ventoy,后者可能导致兼容性问题。
-
磁盘状态检查:原有磁盘分区表或文件系统残留可能导致安装程序识别异常。建议在安装前彻底清除磁盘原有分区信息。
解决方案
-
使用正确的工具创建安装介质:
- 下载并使用Fedora Media Writer工具创建启动盘
- 避免使用ISO镜像模式,选择DD模式写入
-
预处理目标磁盘:
- 进入Live系统环境
- 使用
gdisk或parted工具清除磁盘原有分区表 - 执行
wipefs -a /dev/nvme0n1命令彻底擦除文件系统签名
-
安装程序操作:
- 重启进入安装界面
- 选择"重新扫描磁盘"选项
- 此时应能正常识别NVMe设备
技术原理
该问题通常由以下因素导致:
- 安装介质创建工具对UEFI支持不完整
- 原有磁盘分区表包含特殊标记导致安装程序误判
- 内核模块加载顺序影响设备识别
Samsung 980 NVMe SSD采用标准NVMe协议,理论上所有现代Linux发行版都应支持。问题往往出在安装环境的初始化过程而非硬件兼容性本身。
注意事项
- 操作前务必备份重要数据
- 建议在BIOS中禁用CSM兼容性支持模块
- 对于双系统安装场景,需特别注意分区规划
- 如问题依旧,可尝试更新主板固件至最新版本
通过以上步骤,绝大多数Samsung NVMe SSD的识别问题都能得到解决。如遇特殊情况,可进一步检查内核日志获取详细错误信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137