Jailhouse 项目使用教程
1. 项目介绍
Jailhouse 是一个基于 Linux 的分区虚拟机管理程序(Hypervisor)。它能够在 Linux 之外运行裸机应用程序或(经过适配的)操作系统。Jailhouse 通过配置硬件平台的 CPU 和设备虚拟化功能,确保各个分区(称为“单元”)之间不会相互干扰。Jailhouse 的设计注重简单性而非功能丰富性,与 KVM 或 Xen 等全功能 Linux 虚拟机管理程序不同,Jailhouse 不支持资源超额分配,如 CPU、RAM 或设备。它仅对那些硬件平台必需且无法通过硬件分区的资源进行软件虚拟化。
Jailhouse 一旦激活,将完全控制硬件,无需外部支持。与其他裸机虚拟机管理程序不同,Jailhouse 由普通 Linux 系统加载和配置,其管理接口基于 Linux 基础设施。用户首先启动 Linux,然后启用 Jailhouse,最后将系统资源的一部分分配给其他单元。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
确保你的系统满足以下要求:
- x86-64 Linux 内核(测试针对 3.14+)
- VT-d IOMMU 使用(DMAR)在 Linux 内核中必须禁用,例如通过命令行参数:
intel_iommu=off - 需要为 Jailhouse 和每个额外单元预分配连续的 RAM 块
2.2 下载与编译
# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/siemens/jailhouse.git
cd jailhouse
# 编译项目
make
2.3 安装
推荐在目标机器上安装所有 Jailhouse 组件:
make install
2.4 配置与启动
创建系统配置文件 sysconfig.c:
jailhouse config create sysconfig.c
将配置文件放置在 configs/x86/ 目录下,并生成对应的二进制文件:
cp sysconfig.c configs/x86/
make
启动 Jailhouse:
jailhouse enable /path/to/your/config/file
3. 应用案例和最佳实践
3.1 嵌入式系统中的多操作系统运行
在嵌入式系统中,Jailhouse 可以用于在同一硬件平台上运行多个操作系统或裸机应用程序,确保它们之间的隔离和安全性。例如,在一个工业控制系统中,可以使用 Jailhouse 将实时操作系统与通用操作系统隔离运行,确保实时任务的低延迟和高可靠性。
3.2 虚拟化测试环境
Jailhouse 可以用于创建虚拟化测试环境,特别是在需要高度隔离的场景中。例如,在软件开发过程中,可以使用 Jailhouse 创建多个隔离的测试单元,确保不同测试用例之间的环境隔离,避免相互干扰。
4. 典型生态项目
4.1 Jailhouse-images
Jailhouse-images 是一个与 Jailhouse 配合使用的项目,提供了用于演示和测试的镜像。用户可以通过该项目快速构建和运行 Jailhouse 的演示环境。
项目地址:https://github.com/siemens/jailhouse-images
4.2 QEMU/KVM 集成
Jailhouse 可以在 QEMU/KVM 虚拟机中运行,提供了一个在虚拟化环境中测试和开发 Jailhouse 的平台。用户可以通过 QEMU/KVM 快速启动 Jailhouse,并进行各种配置和测试。
4.3 ARM 支持
Jailhouse 支持 ARM 架构,包括 ARMv7 和 ARMv8。用户可以在 ARM 平台上运行 Jailhouse,实现多操作系统或裸机应用程序的隔离运行。支持的 ARM 开发板包括 Banana Pi、Orange Pi Zero、NVIDIA Jetson TK1 等。
kernelopenEuler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。C097
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00