junction 的安装和配置教程
2025-05-19 01:15:27作者:史锋燃Gardner
1. 项目基础介绍
junction 是一个下一代数据中心操作系统的原型,它专注于提高性能和安全性,同时实现资源的高效复用。junction 将大多数操作系统功能移至用户空间,使用库操作系统(LibOS)来利用内核旁路 CPU 特性和网络队列实现高性能。宿主内核只负责 CPU 核心、内存和页面缓存的多路复用。这种方法减少了当今操作系统中系统调用接口的广泛攻击面。
2. 项目使用的关键技术和框架
项目主要使用以下编程语言和关键技术:
- 编程语言:C++、Rust、CMake、Python、汇编、Shell
- 关键技术:内核旁路、网络队列、用户空间中断(UIPI)、DPDK(数据平面开发工具包)
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装 junction 前,请确保您的系统满足以下要求:
- 硬件要求:现代 x86 Intel 或 AMD CPU,推荐使用 NVIDIA ConnectX-5 或更新版本的网卡
- 软件要求:未修改的 Linux 内核(版本 6.2.0 或更高),GCC 12 或更高版本,系统使用的是 Ubuntu(尽管 junction 可以运行在其他发行版上)
安装步骤
-
克隆项目仓库
使用 Git 命令克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/JunctionOS/junction.git -
安装依赖
进入项目目录,运行安装脚本来安装所需的包:
cd junction scripts/install.sh根据提示安装 Rust(如果尚未安装):
curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh -s -- -y --default-toolchain=nightly -
编译 junction
运行编译脚本来编译 junction:
scripts/build.sh -
运行核心调度器
在一个新窗口中,运行以下命令来启动核心调度器:
lib/caladan/scripts/setup_machine.sh sudo lib/caladan/iokerneld ias请根据您的网络配置调整启动参数。
-
运行 junction 容器
使用
junction_run命令来启动 junction 容器。每个容器需要一个配置文件,指定要使用的最大核心数和唯一 IP 地址。一个示例配置文件位于build/junction/caladan_test.config。运行一个程序的示例:
cd build/junction ./junction_run caladan_test.config -- /usr/bin/openssl speed若要在单个 junction 容器中运行多个应用程序,建议使用一个 shell 脚本来启动每个应用程序。
-
测试
运行测试脚本来执行单元和端到端测试:
scripts/test.sh -
调试
如果需要调试 junction,可以在编译脚本中添加
-d标志来构建调试模式。使用 GDB 调试时,可能需要手动加载由 junction 加载的程序符号。可以在 GDB 中运行以下命令来快速添加符号:
source <path to junction>/scripts/tools/gdb_find_symbols.py
以上步骤为 junction 的基础安装和配置指南,具体细节可能需要根据您的系统环境和配置进行调整。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
245
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
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218