Linux-lab6:结合虚拟化技术分析LinuxOS一般执行工程

文章详细介绍了虚拟化技术,包括其如何让单个物理硬件创建多个虚拟环境,重点阐述了Linux系统的启动阶段,并特别讨论了虚拟机和容器在Linux上的特点及应用,如KVM和Docker。此外,还提及了虚拟内存、虚拟文件系统等操作系统级别的虚拟化技术。

虚拟化技术

`虚拟化技术`是一种将处理器、内存、存储器、网络等物理硬件进行共享的技术,使单个物理硬件能够创建多个模拟环境或专用资源,一台物理机将被划分为单独的虚拟机(VM)或容器,并在每个VM或容器中运行不同的操作系统或应用程序,管理这种虚拟化功能的程序称为`Hypervisor 虚拟机监控程序`。

Linux系统的启动过程分为几个阶段

0、`开机自检`,检测内存、硬盘、光驱等外设是否正常。

1、`启动引导`阶段:一般是`BIOS/UEFI`程序,做一些硬件的初始化工作

2、`加载引导`程序:通过BIOS/UEFI加载引导程序,例如`GRUB/LILO`,使Linux用户能够在多个操作系统间进行切换,

3、`内核加载`阶段:加载文件系统、驱动程序、网络、用户界面等核心模块,初始化重要的数据结构。

4、`init初始化`阶段:init是Linux启动后的第一个进程,它的任务是读取配置文件etc/inittab,依照配置来启动其他所有的进程,

5、`用户空间`启动:用户可以开始交互地使用系统,例如登录界面的显示。

Linux上的`虚拟机`具有以下的特点

1、最早在`加载引导`阶段开始运行:如上述对Linux系统的分析,一台物理机将在加载引导时开始运行虚拟化程序,并开始虚拟机的启动引导。

2、`硬件访问重定向`:拦截所有虚拟机对物理硬件的直接访问,由Hypervisor统一管理,Hypervisor将负责分配CPU、内存物理资源。

3、`相对隔离 KVM技术`:基于Linux系统可以安装多个虚拟机,不同虚拟机内对相同物理资源的请求将不会冲突。

Linux系统在以下几个方面也用到了虚拟化技术

1、`虚拟内存`:使每个程序有着不会相互影响的独立地址空间,并通过页表映射到物理内存上。

2、`虚拟文件系统`:通过`Virtual File System`,用户可以访问不同类型的文件系统,例如`EXT4`、`NTFS`。

3、`容器技术`:Linux系统上可以运行多个`容器`——多个隔离的用户空间实例,每个实例都有自己的文件系统、网络和进程空间。这是一种OS级别的虚拟化技术,不同容器共享主机OS内核,不必使用完整的OS。Docker是目前较流行的Linux容器技术。

课程收获

1、更加熟悉Linux命令行的常用命令,这对其他依赖LinuxOS的工作也是有益的。

2、以Linux系统为实例,进行初步的源码级分析,对现代操作系统有了更为形象的认知。例如系统调用、进程切换是如何进行的,中断的本质是什么,可执行程序是怎么跑起来的,虚拟化技术与容器技术等,这些努力将本科和考研的纯理论学习与这门课中的动手实践相结合。

3、能够进行初始化追踪、GDB调试、文件系统挂载等重要操作。

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🚀 修正安装命令 bash # 安装最新稳定版(兼容5090D和CUDA 12.1) pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 或者指定最新版本 pip install torch==2.5.1+cu121 torchvision==0.20.1+cu121 torchaudio==2.5.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 📋 完整的环境安装脚本 bash # setup_5090d_env.sh #!/bin/bash echo "🚀 为RTX 5090D设置训练环境..." # 1. 安装PyTorch最新版 echo "📦 安装PyTorch 2.5.1 + CUDA 12.1..." pip install torch==2.5.1+cu121 torchvision==0.20.1+cu121 torchaudio==2.5.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 2. 安装Hugging Face库 echo "📦 安装Transformers和相关库..." pip install transformers==4.45.0 accelerate==0.31.0 peft==0.13.0 bitsandbytes==0.43.0 pip install datasets==3.2.0 sentencepiece protobuf # 3. 安装训练优化库 echo "📦 安装训练优化库..." pip install trl==0.9.0 deepspeed==0.15.0 flash-attn==2.7.0 # 4. 安装文本处理库 echo "📦 安装文本处理库..." pip install pdfplumber python-docx ebooklib beautifulsoup4 tqdm # 5. 验证安装 echo "✅ 验证安装..." python -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}'); print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'GPU数量: {torch.cuda.device_count()}'); print(f'当前GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}')" echo "🎯 环境设置完成!" 🎯 立即执行 bash # 给脚本执行权限并运行 chmod +x setup_5090d_env.sh ./setup_5090d_env.sh 🔧 如果还有问题,使用备用方案 bash # 备用方案:使用conda安装 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia # 然后安装其他库 pip install transformers accelerate peft bitsandbytes datasets trl 📊 验证5090D识别 python # test_5090d.py import torch print("=== RTX 5090D 验证 ===") print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}") print(f"当前GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") print(f"GPU内存: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB") # 测试张量计算 if torch.cuda.is_available(): x = torch.randn(10000, 10000).cuda() y = torch.randn(10000, 10000).cuda() z = x @ y print(f"✅ GPU计算测试通过: {z.shape}") 🎯 下一步计划 先运行环境安装脚本 验证5090D识别 然后我会给您完整的训练代码 请先运行环境安装,然后告诉我结果! 这样我就能为您提供专门为5090D优化的训练脚本。 (base) ddl-lab@ddl-lab-MS-7E48:/data/training_project/5090d_training$ pip install torch==2.5.1+cu121 torchvision==0.20.1+cu121 torchaudio==2.5.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 Looking in indexes: https://download.pytorch.org/whl/cu121 Collecting torch==2.5.1+cu121 Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch-2.5.1%2Bcu121-cp313-cp313-linux_x86_64.whl (780.4 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 780.4/780.4 MB 969.2 kB/s eta 0:00:00 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torchvision==0.20.1+cu121 (from versions: 0.1.6, 0.2.0) ERROR: No matching distribution found for torchvision==0.20.1+cu121 (base) ddl-lab@ddl-lab-MS-7E48:/data/training_project/5090d_training$ 🔧 torchvision版本问题,让我们修正安装命令! 🚀 修正安装命令 bash # 分开安装,先安装torch,再安装兼容版本 pip install torch==2.5.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # torchvision使用兼容版本 pip install torchvision==0.20.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 或者使用最新稳定版 pip install torchvision torchaudio 📋 使用这个完整的安装脚本 bash # fixed_setup_5090d.sh #!/bin/bash echo "🚀 修正版RTX 5090D环境安装..." # 1. 安装PyTorch核心 echo "📦 安装PyTorch 2.5.1 + CUDA 12.1..." pip install torch==2.5.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 2. 安装兼容的torchvision和torchaudio echo "📦 安装torchvision和torchaudio..." pip install torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # 3. 安装Hugging Face库 echo "📦 安装Transformers和相关库..." pip install transformers accelerate peft bitsandbytes datasets # 4. 安装训练优化库 echo "📦 安装训练优化库..." pip install trl deepspeed # 5. 安装文本处理库 echo "📦 安装文本处理库..." pip install pdfplumber python-docx ebooklib beautifulsoup4 tqdm # 6. 验证安装 echo "✅ 验证安装..." python -c " import torch print('=== RTX 5090D 验证 ===') print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}') print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}') if torch.cuda.is_available(): print(f'GPU数量: {torch.cuda.device_count()}') print(f'当前GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}') print(f'GPU内存: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f} GB') # 测试计算 x = torch.randn(5000, 5000).cuda() y = torch.randn(5000, 5000).cuda() z = x @ y print(f'✅ GPU计算测试通过: {z.shape}') else: print('❌ CUDA不可用') " echo "🎯 环境设置完成!" 🎯 立即执行 bash # 运行修正版安装脚本 chmod +x fixed_setup_5090d.sh ./fixed_setup_5090d.sh 🔧 如果还有问题,使用最小化安装 bash # 最小化安装方案 pip install torch==2.5.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pip install transformers accelerate peft bitsandbytes datasets pip install pdfplumber tqdm # 验证基础功能 python -c "import torch; print('PyTorch OK'); import transformers; print('Transformers OK')" 📊 Python版本检查 bash # 检查Python版本(可能影响包兼容性) python --version # 如果是Python 3.12+,可能需要特定版本 pip install "torch>=2.5.1" "transformers>=4.45.0" --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 🎯 下一步行动 先运行修正版安装脚本 告诉我Python版本 然后我们开始训练 请先运行上面的修正安装脚本! 安装完成后,我们就可以开始为5090D定制最强训练方案了!
09-25
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