kipmi0进程单核CPU100%的解决办法

kipmi0进程导致CPU单核占用高达100%,本文介绍了一个固件问题及解决方案。通过修改kipmid_max_busy_us参数,可以将CPU占用率降至10%以下。提供临时及永久解决方法。

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top查看服务器进程,发现有个kipmi0的进程竟然CPU的单核占用高达100%,而且居高不下。

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于是上网搜了搜大家的说法了给出的链接,大概意思是一个固件问题,可以通过修改文件来解决。

专业的解释地址是:https://www.kernel.org/doc/Documentation/IPMI.txt

ipmi应该是用于系统管理的远控进程,CPU占用率高的原因应该是:IPMI接口不支持中断时,ipmi驱动会启动一个内核级别的线程去轮训来执行是否有远控操作。当检测到cpu空闲时,会尽可能多的占用空闲CPU。

临时降低的方法是:

echo 100 > /sys/module/ipmi_si/parameters/kipmid_max_busy_us  #执行这条之后发现CPU占用率已经低于10%了。

图片.png

永久性降低(修改配置文件,重启操作系统后生效):

echo "options ipmi_si kipmid_max_busy_us=100">/etc/modprobe.d/ipmi.conf

 

#这个网上也有很多文章意思都一致,简单记录一下。

转载于:https://www.cnblogs.com/eos666/p/10660321.html

<think>好的,我现在需要回答用户关于MoveIt!运行时单核CPU占用率达到100%可能带来的问题及影响。首先,我得回忆一下MoveIt!的基本架构,它主要用于机器人运动规划,依赖于ROS。高CPU使用率通常与计算密集型任务有关,比如运动规划算法、碰撞检测等。 接下来,我应该考虑单核满载的具体影响。首先,实时性问题,运动规划需要及时响应,如果CPU满载,可能导致规划延迟,影响机器人控制的实时性。然后,系统整体的稳定性,单核过载可能引起其他节点得不到足够的处理时间,导致整体系统卡顿或响应变慢。 另外,硬件方面,长期高负荷运行可能导致CPU温度升高,影响硬件寿命,甚至触发过热保护机制。软件层面,可能引发看门狗超时,导致节点崩溃。同时,用户提到的可能是单核满载,这可能意味着MoveIt!的某些部分没有充分利用多线程,或者存在性能瓶颈,比如规划算法效率低下,或者存在死循环等问题。 还需要考虑是否有资源竞争或锁竞争,比如多线程访问共享资源时的阻塞,导致CPU在空转等待。此外,日志或调试信息输出过多也可能占用CPU资源。最后,用户可能需要优化建议,比如检查规划算法配置、启用多线程支持、优化碰撞检测参数等。 需要确保回答结构清晰,分点列出可能出现的问题,并引用相关知识点,比如运动规划的计算复杂性、ROS节点的调度机制等。最后生成相关问题,帮助用户深入理解。</think>### MoveIt! 单核CPU使用率100%的影响及可能问题 当MoveIt!运行时单核CPU占用率达到100%,可能会引发以下问题: 1. **实时性下降** - 运动规划算法(如RRT、PRM)需要快速响应,高CPU占用可能导致规划延迟,影响机器人控制的实时性[^1]。 - ROS节点的通信周期可能因处理阻塞而延长,导致传感器数据与执行指令不同步。 2. **系统稳定性风险** - 其他关键节点(如传感器处理、安全监控)因CPU资源不足而出现丢包或响应滞后。 - 可能触发ROS的`roswatchdog`超时机制,导致节点重启或异常终止。 3. **硬件负载失衡** - 单核持续高温可能引发CPU降频保护,反而降低整体计算性能。 - 多核CPU的其余核心闲置,未能有效利用硬件资源(常见于未启用多线程的规划器实现)。 4. **潜在软件缺陷** - 运动规划陷入局部最优解导致的死循环(尤其在复杂障碍物场景中)。 - 碰撞检测模块的体素网格分辨率设置过高,造成不必要的计算负担。 - 点云处理时未做降采样优化,导致O(n²)复杂度激增。 5. **资源竞争问题** - 多线程共享资源时出现锁竞争(如频繁访问URDF模型数据)。 - 内存管理不当导致的频繁垃圾回收(常见于Python接口调用)。 ```cpp // 示例:运动规划中的多线程优化 void planTrajectory() { omp_set_num_threads(4); // 显式设置OpenMP线程数 #pragma omp parallel for for(int i=0; i<max_samples; ++i) { // 并行化采样过程 } } ```
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