Linux-NetSpeed 使用教程
2026-01-30 05:18:31作者:舒璇辛Bertina
1. 项目介绍
Linux-NetSpeed 是一个开源项目,它将 Linux 系统中常用的网络加速技术集成在一起,目的是提高网络连接速度和效率。该项目包含多种网络加速算法,例如 bbr 和 bbrplus,以及其他优化工具,帮助用户根据自己的需求进行网络性能优化。
2. 项目快速启动
以下是在 Linux 系统中快速启动 Linux-NetSpeed 的步骤:
安装依赖
对于 CentOS 系统,运行以下命令安装依赖:
yum install ca-certificates wget -y && update-ca-trust force-enable
对于 Debian 或 Ubuntu 系统,运行以下命令安装依赖:
apt-get install ca-certificates wget -y && update-ca-certificates
不卸载内核版本的安装
如果你想保留当前内核版本,运行以下命令安装:
wget -O tcpx.sh "https://github.com/ylx2016/Linux-NetSpeed/raw/master/tcpx.sh" && chmod +x tcpx.sh && ./tcpx.sh
卸载内核版本的安装
如果你想卸载当前内核版本,运行以下命令安装:
wget -O tcp.sh "https://github.com/ylx2016/Linux-NetSpeed/raw/master/tcp.sh" && chmod +x tcp.sh && ./tcp.sh
使用优化参数
你可以尝试加入参数直接调用优化:
./tcpx.sh op
或者
./tcpx.sh op2
请注意,这不会判断系统类型。
3. 应用案例和最佳实践
双持 bbr 和 锐速
- 添加 bbr 配置:
echo "net.core.default_qdisc=fq" >> /etc/sysctl.d/99-sysctl.conf
echo "net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr" >> /etc/sysctl.d/99-sysctl.conf
sysctl -p
-
编辑锐速配置文件
nano /appex/etc/config。 -
如果锐速运行正常,运行以下命令查看状态:
bash /appex/bin/lotServer.sh status | grep "LotServer"
检查和查看
- 检查 bbr 模块是否已加载:
lsmod | grep bbr
- 查看当前支持的 TCP 算法:
cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_allowed_congestion_control
- 查看当前运行的 TCP 算法:
cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_congestion_control
- 查看当前队列算法:
sysctl net.core.default_qdisc
4. 典型生态项目
Linux-NetSpeed 作为一个网络加速工具,其生态项目包括但不限于以下:
请注意,以上链接仅供参考,实际使用时请遵循相关项目的使用说明和版权协议。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
296
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220