ASUS WMI Sensors 驱动安装与使用指南
2024-08-18 23:18:10作者:庞眉杨Will
项目介绍
ASUS WMI Sensors 是一个专为华硕主板设计的Linux内核模块,用于硬件监控。自Linux内核版本5.17起,该驱动已被集成到主线内核中,由开发者Ed Brindley贡献。它允许Linux系统读取并监控华硕主板上的各种传感器数据,适用于包括PRIME X399-A、ROG系列在内的多款主板。对于不支持WMI接口的新型号(如部分X570、B550、TRX40系列),建议使用nct6775驱动。
项目快速启动
环境准备
确保你的系统满足以下条件:
- 已安装
lm_sensors,DKMS, 内核源代码以及GCC编译器。 - 使用Linux内核版本4.12或更高。
- 内核配置需启用
CONFIG_HWMON和CONFIG_ACPI_WMI选项。
如果你是Arch Linux用户,可以从AUR安装软件包:asus-wmi-sensors。
安装步骤
-
克隆项目:
git clone https://github.com/electrified/asus-wmi-sensors.git -
构建与安装(针对手动编译情况):
- 进入项目目录。
- 编译并加载模块(若需要编译,请先确保满足编译环境)。
make && sudo make install - 加载模块到内核。
sudo modprobe asus-wmi-sensors
-
验证安装: 使用
sensors命令查看是否成功获取传感器信息。sensors
应用案例和最佳实践
在系统监控脚本或者性能分析中,ASUS WMI Sensors可以用来实时监测CPU温度、电压和风扇速度等重要硬件状态。例如,你可以结合cron定时任务,定期记录关键硬件参数,以进行长期性能跟踪或预警设置:
#!/bin/bash
echo "$(date) $(sensors | grep 'Core 0') $(sensors | grep 'Vcore')" >> sensor_data.log
通过这种方式,你可以轻松地维护一个系统健康状况日志。
典型生态项目
虽然该项目本身专注于华硕主板的硬件监控,但在更广泛的Linux生态系统中,它与其他硬件监控工具和系统管理软件紧密相关。例如,可以将此驱动与系统监视GUI工具如gkrellm、conky或是现代的系统监控面板如Prometheus结合使用,实现对服务器和工作站的精细监控。此外,在自动化运维场景中,利用这些传感器数据,可开发自动调节风扇速度的脚本,达到节能减排的目的。
通过集成ASUS WMI Sensors,用户和开发者能够增强对华硕主板在Linux环境下的监控能力,为系统稳定性和效率提供强有力的支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
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 StartedRust0171
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 Notebook093
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
BitCPM-CANN-8BBitCPM-CANN 是首个基于华为昇腾 NPU 原生构建的端到端 1.58 位(三值化)大语言模型训练系统。该系统将量化感知训练(QAT)集成到 Megatron-LM 框架中,并结合 MindSpeed 加速,覆盖了从自定义三值算子到基于昇腾 910B 的分布式并行训练的完整训练栈。Python00
MiniCPM5-1BMiniCPM5-1B,这是 MiniCPM5 系列的首款模型。它是一个专为端侧、本地部署和资源受限场景打造的 10 亿参数密集型 Transformer 模型,达到了 10 亿参数级开源模型的 SOTA 水平Jinja00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0239
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
749
4.86 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++
641
1.26 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++
835
1.83 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
685
828
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
450
417
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++
1.02 K
1.04 K
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
205
93
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
352
413
Claude 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 Started
Rust
1.53 K
171
deepin linux kernel
C
32
16