linux virtio

时间: 2023-10-23 12:39:10 浏览: 50
Linux Virtio是一种虚拟化驱动程序,用于在虚拟化环境中提高网络和存储设备的性能。它是一个开放标准,由多个虚拟化平台支持,包括KVM、Xen、VMware等。 Virtio定义了一组虚拟设备规范,允许虚拟机直接访问主机的物理设备,以实现更快的I/O操作和更低的CPU使用率。 Virtio在Linux内核中实现,因此Linux虚拟机可以非常方便地使用该技术。
相关问题

virtio在Linux上的具体实现

在Linux上,virtio的具体实现涉及到几个关键的结构和函数。首先,在virtio驱动中,使用了virtio_device_id结构来匹配设备,并在virtio_driver结构中包含了支持的virtio_device_id列表。\[1\]其次,对于特定的虚拟设备,比如virtio-net网卡驱动,它的实现包括了网卡驱动和virtio操作。\[2\]在创建virtqueue时,核心流程包括了一系列的操作,其中重点是核心流程的梳理。\[2\]最后,对于挂接在virtio总线上的设备,对应了struct virtio_device结构。对于virtio-net设备,它提供了自己的驱动即struct virtio_driver virtio_net_driver。当virtio-net设备挂接到virtio总线上或者virtio_net_driver注册到virtio总线上时,会调用virtio bus的探测函数virtio_dev_probe来找到驱动探测函数virtnet_probe。最终,通过register_netdev()函数将网络设备注册到Linux网络协议栈中。\[3\]这些是virtio在Linux上的具体实现的一些关键点。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [virtio-net 实现机制【一】(图文并茂)](https://blog.csdn.net/m0_74282605/article/details/128114444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Linux virtio-net driver](https://blog.csdn.net/lingshengxiyou/article/details/127771119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

linux虚拟机串口

Linux虚拟机串口指的是在Linux操作系统的虚拟机环境中模拟和使用串口设备。虚拟机是在物理主机上创建出来的另一个虚拟计算机环境,可以在其中运行操作系统和应用程序。 在Linux虚拟机中,可以使用多种方式模拟串口设备。一种常见的方法是使用虚拟串口驱动程序,例如`virtio-serial`。这个驱动程序可以将虚拟机中的串口设备与物理主机上的真实串口设备进行通信。通过虚拟串口驱动程序,可以实现在虚拟机中执行串口相关操作,如发送和接收数据、控制流控等。 除了使用虚拟串口驱动程序,还可以通过`socat`等工具将虚拟机的串口设备与主机的物理串口设备进行连接。这样,虚拟机中的应用程序可以像在真实的物理机上一样通过串口与外部设备进行通信。 通过在Linux虚拟机中模拟串口设备,可以实现对串口应用程序的开发和测试,同时也可以在虚拟环境中使用串口设备进行各种串口通信。例如,可以通过虚拟机中的串口连接外部设备,进行嵌入式系统的调试和通信。 总之,Linux虚拟机串口提供了一种方便的方式,在虚拟机中模拟和使用串口设备,用于应用程序开发、测试和通信。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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