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1.剖析Linux内核源码解读之《配置与编译》
2.Linux内核源码分析：Linux内核版本号和源码目录结构
3.源码方式安装特定版本 Linux Kernel 步骤
4.[fastllm]cuda-kernels源码解析

剖析Linux内核源码解读之《配置与编译》

       Linux内核的源码配置与编译过程详解如下：

       配置阶段

       首先，从kernel.org获取内核源代码，解读如在Ubuntu中，源码可通过`sudo apt-get source linux-$(uname -r)`获取到，解读源码存放在`/usr/src/`。源码配置时，解读wifi协成 源码主要依据`arch//configs/`目录下的源码默认配置文件，使用`cp`命令覆盖`/boot/config`文件。解读配置命令有多种，源码如通过`.config`文件进行手动修改，解读但推荐在编译前进行系统配置。源码配置时注意保存配置，解读例如使用`/proc/config.gz`，源码以备后续需要。解读

       编译阶段

       内核编译涉及多种镜像类型，源码如针对ARM的交叉编译，常用命令是特定的。编译过程中，可能会遇到错误，需要针对具体问题进行解决。编译完成后，将模块和firmware（体系无关）分别存入指定文件夹，ASP用户框架源码记得为某些硬件添加对应的firmware文件到`lib/firmware`目录。

       其他内容

       理解vmlinux、vmlinuz（zImage, bzImage, uImage）之间的关系至关重要。vmlinuz是压缩后的内核镜像，zImage和bzImage是vmlinuz的压缩版本，其中zImage在内存低端解压，而bzImage在高端解压。uImage是uBoot专用的，是在zImage基础上加上特定头信息的版本。

Linux内核源码分析：Linux内核版本号和源码目录结构

       Linux内核版本和源码目录结构对于理解其内部设计至关重要。内核分为稳定版和开发版，版本号由主版本、次版本和修订版本组成，次版本号用于区分两者。内核代码分散在庞大的源码中，组织在个C文件和若干个特定目录下。

       Linux源码的根目录下，首先是arch目录，负责屏蔽不同体系结构间的差异，如虚拟地址翻译函数switch_mm。block目录存放通用的授权系统查询源码块设备驱动程序，如硬盘和U盘的读写操作。驱动程序通常在drivers目录，但块设备驱动被独立出来，因为它们的读写逻辑通用。certs目录用于存储认证和签名相关的代码，保障系统安全。

       内核模块是Linux 2.2版本后引入的概念，以.so文件形式独立，根据需要动态加载，带来灵活性但也增加了安全风险。crypto目录包含加密和压缩算法，保障数据安全。Documentation目录提供内核模块的文档和规范，drivers目录存放硬件驱动，fs目录处理文件系统，init目录负责内核初始化，ipc目录负责进程间通信，kernel目录包含核心功能代码，lib目录是内核的库函数集，mm目录负责内存管理，net目录处理网络协议，选号网源码ASPsamples目录包含示例代码，scripts目录是编译和调试工具，security目录负责安全机制，sound目录负责音频处理，tools目录包含开发工具，usr目录是用户打包，virt目录关注虚拟化，LICENSE目录则记录了许可证信息。

       除了目录，源码中还有COPYING（版权声明）、CREDIT（贡献者名单）、Kbuild（构建配置）、MAINTAINERS（维护者信息）、Makefile（编译指令）和README（基本信息）等文件，它们分别提供了内核使用、贡献者认可、构建指导和基本介绍。这些组织结构使得Linux内核源码易于理解和维护。

源码方式安装特定版本 Linux Kernel 步骤

       源码方式安装特定版本Linux Kernel 步骤详解

       本文将详细介绍通过源码方式安装指定版本Linux Kernel（本文以6.2.0版本为例）的步骤。在安装过程中，您需要下载软件仓库（upstream），私人影吧源码配置内核以适应特定需求，并最终完成内核的安装。此外，您将学习如何更新Grub配置以确保系统使用新内核启动。

       安装前准备：确认操作系统为RHEL（Linux）环境，并拥有root权限。所有命令默认在root权限下执行。确保基础的Linux开发工具已安装，安装过程中如需补充工具则会自动进行。

       步骤1：下载并切换到特定版本的Linux Kernel仓库

       1.1 下载Linux Kernel仓库至/home目录，后续命令将自动安装于适当位置，无需更改文件名。对于6.2.0版本，无需特别修改文件名。

       步骤2：配置内核以自定义属性

       2.1 使用配置工具自定义内核属性。有多种方式：完全重新配置或导入并修改之前的配置文件（.config），最终生成新的配置文件（.config），旧配置文件则命名为（.config.old）。

       步骤3：编译Linux Kernel生成bzImage文件

       步骤4：默认安装Linux Kernel模块，存储于/lib/modules文件夹。

       步骤5：安装Linux Kernel，自动安装至/boot文件夹下，包含System.map-6.2.0-upstream、initramfs-6.2.0-upstream.img、vmlinuz-6.2.0-upstream，更新链接关系至新生成文件。

       更新Grub配置

       1.1 设置启动内核，使用--set-default参数后跟启动的Linux Kernel版本。

       1.2 选择启动cmdline（非必要），使用--remove-args和--args参数添加或删除cmdline参数。

       1.3 查看Grub配置。

       1.4 生成新的Grub配置文件，位置根据服务器启动方式决定。

       重新启动计算机并配置Linux Kernel

       若服务器包含其他Linux Kernel版本，指定特定版本内核并设置启动命令行参数。

       1.1 修改启动命令行参数（若需要）。

       1.2 重新安装Linux Kernel，删除旧版本文件。操作原因：安装过程自动链接相关文件，重新设置链接关系。删除旧文件标记为.old。

       1.3 重新生成/boot/grub/grubenv文件，并验证配置。

       1.4 重启计算机。

       检查安装结果

       通过命令检查Linux Kernel版本，确认安装过程无误。

       本文详细介绍了源码方式安装特定版本Linux Kernel的完整步骤，包括下载仓库、配置内核、编译及安装内核，以及更新Grub配置。最后，通过重启计算机验证安装结果。希望此指南能够帮助您顺利完成Linux Kernel的安装。

[fastllm]cuda-kernels源码解析

       在fastllm中，CUDA-kernels的使用是关键优化点之一，主要涉及以下几个高频率使用的kernel：gemv_int4、gemv_int8、gemm_int8、RMSNorm、softmax、RotatePosition2D、swiglu等。其中，gemm是计算密集型的，而其余大部分都是内存受限型。利用量化bit进行计算，比原始的torch转为浮点数更快，同时，没有进行融合操作，为后续优化留下了空间。

       gemv_int4 kernel：主要用于实现float*int4的GEMV乘积，其中偏置值设定为最小值。在计算中，矩阵被划分为不同的tile，不同tile之间并行操作。在遍历m/2的过程中，找到对应int4值的位置，通过保存的mins找到最小值minv。同一组的两个int4值共享同一个minv，计算结果的最终和被保存在sdata[0]上，用于更新对应m列位置的output值。结果向量为n*1。

       gemv_int8 kernel：在功能上与gemv_int4类似，但偏置值由保存的minv变为了zeros。

       gemm_int8 kernel：此kernel负责计算n*m矩阵与m*k矩阵的乘积。计算过程涉及多个tile并行，block内部保存的是部分和。考虑到线程数量限制，通常会有优化空间。最终结果通过为单位进行更新。

       layerNorm实现：此kernel实现layernorm计算，通过计算均值和方差来调整数据分布。计算中，sdata存储所有和，sdata2存储平方和。每个block内计算部分和后，规约得到全局的均值和方差，从而更新output。

       RMS kernels解析：RMSNorm kernel实现RMS归一化，通过计算输入的平方和和均值，进而更新output。

       softmax kernels解析：计算输入的softmax值，涉及最大值查找、指数计算和规约求和等步骤，以防止浮点数下溢。

       RotatePosition2D Kernels解析：用于旋转位置编码，线程展开成三层循环。LlamaRotatePosition2D、NearlyRotatePosition和RotatePosition2D在旋转方式上有所区别，体现在不同的位置上进行计算。

       AttentionMask Kernels解析：对输入按照mask掩码置值，普通mask直接置为maskv，而Alibimask则是置为相对位置的值之和。具体含义可能涉及空间上的概念，但文中未详细说明。

       swiglu kernels解析：作为激活函数，这些kernel在原地操作中执行常见函数，线程足够使用，直接按照公式计算即可。

       综上所述，fastllm中CUDA-kernels的使用旨在通过优化计算过程和内存操作，提升模型的计算效率，实现更高效的推理和训练。