Ubuntu-Rockchip项目中的Rock 5B+风扇控制问题解析
问题背景
在Ubuntu-Rockchip项目中,Rock 5B+单板计算机的风扇控制存在一个常见问题:系统启动后风扇不旋转,仅在上电瞬间有轻微转动随即停止。这一问题在Ubuntu 24.04 LTS系统上尤为明显,系统内核版本为6.1.0-1025-rockchip。
技术分析
默认行为异常
系统默认配置下,用户尝试通过直接写入pwm1控制文件来调节风扇转速(如写入255表示全速运行),虽然命令返回成功状态码0,但设置值会在几秒后被自动重置为0。这表明系统存在某种自动管理机制覆盖了用户的手动设置。
根本原因
经过深入分析,发现该问题主要由两个因素导致:
-
温控策略冲突:系统默认使用自动温控策略(thermal policy),会定期覆盖用户手动设置的风扇转速值。
-
设备树配置问题:部分Rock 5B+设备的设备树(dts)文件可能未正确加载,导致硬件控制接口无法正常工作。
解决方案
方案一:切换温控策略
将温控策略从默认的自动模式切换为用户空间控制模式:
echo user_space | sudo tee /sys/class/thermal/thermal_zone0/policy
此命令将控制权完全交给用户,系统不再自动调节风扇转速。之后可以通过以下命令直接控制风扇:
echo 255 | sudo tee /sys/class/hwmon/hwmonX/pwm1
注意:hwmonX中的X需要根据实际系统环境确定,可通过检查/sys/class/hwmon/hwmonX/name文件内容确认,其中包含"pwmfan"的即为正确接口。
方案二:修正设备树配置
对于Rock 5B+(注意不是Rock 5B),需要确保加载了正确的设备树文件。常见问题包括:
- 设备树未正确识别风扇控制接口
- 默认温控曲线的最低转速设置过低(如64),无法启动某些型号的风扇
建议修改设备树文件,提高温控曲线的最低转速阈值,确保风扇能够正常启动。
进阶调试
如果上述方案仍不能解决问题,可尝试以下步骤:
- 硬件检查:确认风扇连接器是否完全插入,接触良好
- 接口验证:通过GPIO直接控制风扇,验证硬件是否正常
- 日志分析:检查系统日志中与thermal、hwmon相关的错误信息
总结
Rock 5B+在Ubuntu-Rockchip项目中的风扇控制问题主要源于系统默认配置与硬件特性的不匹配。通过切换温控策略或修正设备树配置,大多数情况下都能解决问题。对于特殊硬件组合,可能需要进一步调整温控曲线参数或检查硬件连接。建议用户在修改系统配置前,先确认自己的单板具体型号和风扇规格,选择最适合的解决方案。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
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
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