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[[Category:AArch64]]
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[[Architectures/ARM/AArch64/FoundationModel|基础模型]] 是一个由 ARM 控股公司提供的 ARMv8 模拟器。它被用于 Fedora [[Architectures/ARM/AArch64|AArch64]] 的起始bootstrapping.
[[Architectures/ARM/AArch64/FoundationModel|基础模型]] 是一个由 ARM 控股公司提供的 ARMv8 模拟器。它被用于 Fedora [[Architectures/ARM/AArch64|AArch64]] 的初始 bootstrapping.


== 系统需求 ==
== 系统需求 ==


* CPU: A 64-bit x86_64 系统 (模型不可运行于 32 位系统中). 模型将经常会使一个核达到 100% 负载 (通常是要么 100% ,要么 0%).
* CPU: 一个 64 x86_64 系统 (模型不可运行于 32 位系统中). 模型常会使一个核达到 100% 负载 (通常是要么 100% ,要么 0%).
* 内存: 4GB 以上 the amount of memory assigned to the Model (e.g., if the Model is assigned 8 GB, the total memory allocated on the host is 12 GB; if the Model is assigned 4 GB RAM, the total memory allocated on the host is 8 GB)
* 内存: 分配给模型 4GB 以上内存 (例如, 若模型被分得 8 GB,则宿主机的总内存必须大于等于 12 GB; 若模型被分得 4 GB 内存,则宿主机的总内存必须大于等于 8 GB)


== 软件包需求 ==
== 软件包需求 ==
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== 在一个宿主机中运行多个模型 ==
== 在一个宿主机中运行多个模型 ==


在一个典型的 x86_64 桌面系统中, the amount of available RAM is more of a limiting factor than the available CPU power. If you have sufficient RAM, it is reasonable to run up to (host_cores-1) models simultaneously.
在一个典型的 x86_64 桌面系统中, 可用的 RAM 总量是比所拥有的 CPU 处理能力更重要的制约因素。如果你有足够内存,可以同时运行(host_cores-1)个模型。


== 在膝上电脑中运行模型 ==
== 在膝上电脑中运行模型 ==


由于基础模型通常消耗调 100% CPU 利用率,使用在膝上电脑中使用模型可能导致电池使用时间缩短和发热。
由于基础模型通常会消耗 100% CPU 利用率,在膝上电脑中使用模型可能导致电池使用时间缩短和发热。


== 性能 ==
== 性能 ==


作为一个粗略的衡量标准, 基础模型的 /proc/cpuinfo 通常为 200 "bogomips" 上下。一个 x86_64 宿主机通常为每个核心 5500-6000 bogomips .
作为一个粗略的衡量标准, 基础模型的 /proc/cpuinfo 通常为 200 "bogomips" 上下。一个 x86_64 宿主机通常为每个核心 5500-6000 bogomips。

Latest revision as of 15:38, 6 November 2014

基础模型 是一个由 ARM 控股公司提供的 ARMv8 模拟器。它被用于 Fedora AArch64 的初始 bootstrapping.

系统需求

  • CPU: 一个 64 位 x86_64 系统 (模型不可运行于 32 位系统中). 模型常会使一个核达到 100% 负载 (通常是要么 100% ,要么 0%).
  • 内存: 分配给模型 4GB 以上内存 (例如, 若模型被分得 8 GB,则宿主机的总内存必须大于等于 12 GB; 若模型被分得 4 GB 内存,则宿主机的总内存必须大于等于 8 GB)

软件包需求

为了在一个 Fedora 系统中安装模型,需要一些附加的软件包。 它们可以通过以下命令安装:

sudo yum install xterm xorg-x11-fonts-{misc,100dpi,75dpi}* telnet bridge-utils

在一个宿主机中运行多个模型

在一个典型的 x86_64 桌面系统中, 可用的 RAM 总量是比所拥有的 CPU 处理能力更重要的制约因素。如果你有足够内存,可以同时运行(host_cores-1)个模型。

在膝上电脑中运行模型

由于基础模型通常会消耗 100% CPU 利用率,在膝上电脑中使用模型可能导致电池使用时间缩短和发热。

性能

作为一个粗略的衡量标准, 基础模型的 /proc/cpuinfo 通常为 200 "bogomips" 上下。一个 x86_64 宿主机通常为每个核心 5500-6000 bogomips。