在v86虚拟机中运行自定义汇编程序的正确方式
2025-05-10 18:03:53作者:蔡怀权
背景介绍
v86是一个基于JavaScript的x86虚拟机,可以在现代浏览器中运行传统的操作系统和程序。许多开发者喜欢用它来测试和运行自己编写的低级别代码,特别是汇编语言程序。然而,在尝试运行自定义汇编程序时,经常会遇到"boot failed: could not read the boot device"的错误提示。
问题分析
当开发者使用NASM等汇编器编译出二进制文件后,常见的误区是直接将其作为硬盘镜像(HDD)加载到v86虚拟机中。这种做法会导致启动失败,因为:
- 硬盘镜像需要特定的格式和分区结构
- 虚拟机固件(BIOS)对启动设备的处理方式不同
- 软盘镜像格式对引导扇区的要求更为宽松
解决方案
正确的做法是将编译好的二进制程序作为软盘镜像(Floppy)加载:
-
使用NASM编译汇编代码,生成纯二进制文件:
nasm -f bin hello.asm -o hello.bin -
在v86配置中,将生成的二进制文件指定为软盘镜像而非硬盘镜像
-
虚拟机BIOS会自动将其识别为可引导设备
技术原理
软盘镜像格式相比硬盘镜像有以下优势:
- 不需要分区表
- 512字节的引导扇区可以直接包含可执行代码
- BIOS对软盘的引导处理更为直接简单
- 适合小型程序测试
汇编程序需要满足以下条件才能成功引导:
- 大小不超过一个扇区(512字节)或实现多扇区加载
- 在偏移0x1FE处包含正确的引导签名(0x55AA)
- 使用16位实模式代码
示例代码
以下是一个能在v86中成功运行的简单汇编程序示例:
org 0x7C00 ; 告诉汇编器程序将被加载到0x7C00处
bits 16 ; 16位实模式
start:
mov si, msg ; 将消息地址存入SI寄存器
call print_string
jmp $ ; 无限循环
print_string:
lodsb ; 从SI加载一个字节到AL
or al, al ; 检查是否为字符串结尾(0)
jz .done ; 如果是则结束
mov ah, 0x0E ; BIOS显示字符功能
int 0x10 ; 调用BIOS中断
jmp print_string
.done:
ret
msg db "Hello, Felix!", 0
times 510-($-$$) db 0 ; 填充剩余空间
dw 0xAA55 ; 引导签名
最佳实践
- 对于简单的测试程序,优先使用软盘镜像格式
- 确保程序大小合理,必要时实现多阶段加载
- 在本地使用QEMU测试通过后再尝试在v86中运行
- 添加适当的错误处理代码
- 考虑使用现成的引导加载程序如GRUB来加载更大的程序
总结
在v86虚拟机中运行自定义汇编程序时,选择正确的设备类型至关重要。通过将二进制程序作为软盘镜像而非硬盘镜像加载,可以避免常见的启动失败问题。理解x86引导过程和设备处理机制,能够帮助开发者更高效地进行低级别编程和测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
149
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
227
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310