国产化之 Arm64 CPU + 银河麒麟系统 安装 .NetCore

简介: 国产化之 Arm64 CPU + 银河麒麟系统 安装 .NetCore

背景


某个项目需要实现基础软件全部国产化,其中操作系统指定银河麒麟,银河麒麟就是一个Linux发行版,数据库使用达梦V8,这个数据库很多概念和Oracle相似,CPU平台的范围:龙芯、飞腾、鲲鹏等。

龙芯团队自己支持了.netcore3.1,飞腾之类的是ARM架构,官方已经支持。.netcore3.1仅在 x64 体系结构上支持包管理器安装,对于 ARM 等其他体系结构,必须通过其他一些方式安装 .NET。

这里就以ARM架构举例,其它CPU平台的安装过程都一样,要下载的包不同而已。


环境


  • 主机操作系统:Windows 10
  • 虚拟化工具:QEMU
  • 虚拟机CPU:cortex-a53(ARMv8架构,支持Arm64)
  • 虚拟机操作系统:银河麒麟 v4

下载


.NET Core 3.1的官方下载地址是这里 :dotnet.microsoft.com/en-us/downl…

1689140975868.png

因为这里选择ARMv8架构的CPU,所以下载Linux的Arm64版本;如果是x64架构,就选择x64。

如果是龙芯处理器,请前往龙芯官网下载:www.loongnix.cn/index.php/D…

怎么上传到服务器?

如果是下载到本地的,可以通过SFTP上传到服务器;如果想在服务器下载,可以通过wget命令直接下载。


安装


x64、Arm处理器


进入安装文件目录,我这里是下载到当前用户的根目录了,所以:

cd ~

执行以下命令,将安装包解压到当前用户根目录的dotnet文件夹下(可以更换路径):

mkdir -p $HOME/dotnet && tar zxf dotnet-sdk-3.1.416-linux-arm64.tar.gz -C $HOME/dotnet

注意:不同平台的安装包名字不一样,要修改成你下载的,比如x64平台下的包是 dotnet-sdk-3.1.416-linux-x64.tar.gz 。

然后还需要将dotnet导出到环境变量PATH中,编辑文件 /etc/profile ,在最后添加以下两句:

export PATH=$PATH:$HOME/dotnet
export DOTNET_ROOT=$HOME/dotnet

然后执行命令:source /etc/profile,让配置生效。

看看dotnet是否安装成功了,执行命令:dotnet –info ,正常应该显示如下:

1689140948001.png


MIPS、龙芯处理器


因为没有龙芯处理器,这块只能干说了,因为银河麒麟是Debian系的,所以下载那个deb包,直接命令安装就行了。

sudo apt install ./dotnet-sdk-3.1.11-rc1_loongarch64.deb 

安装完成之后,也通过 dotnet –info 看一下结果。


其它依赖


如果依赖System.Drawing.Common 程序集,还需要 libgdiplus 6.0.1或更高版本,这个是mono提供的,如果你的CPU平台是arm64或者x64,可以在下面的链接下载这个包,上传到服务器上进行安装:

链接: pan.baidu.com/s/1WYIbxqh8…

x64平台这样安装:

sudo apt install ./libgif7_5.1.4-0.3~16.04.1_amd64.deb
sudo apt install ./libgdiplus_6.0.5-0xamarin1+ubuntu1604b1_amd64.deb

arm64平台:

sudo apt install ./libgif7_5.1.4-0.3~16.04.1_arm64.deb
sudo apt install ./libgdiplus_6.0.5-0xamarin1+ubuntu1604b1_arm64.deb

如果你是其它CPU平台的,可以参考mono项目的这篇文章:

www.mono-project.com/download/st…

针对这个问题,官方在.NET6中已经放弃了System.Drawing.Common的跨平台属性,也许更好的办法是使用其它图形库代替它,比如:SkiaSharpMicrosoft.Maui.GraphicsImageSharp


测试


依次执行以下命令:创建一个目录 dotnetsample,然后创建一个web项目,最后运行这个项目。

cd ~
mkdir dotnetsample
cd ./dotnetsample
dotnet new web
dotnet run --urls=http://*:5000

1689141096046.png

相关文章
|
14天前
|
开发框架 .NET 开发者
简化 ASP.NET Core 依赖注入(DI)注册-Scrutor
Scrutor 是一个简化 ASP.NET Core 应用程序中依赖注入(DI)注册过程的开源库,支持自动扫描和注册服务。通过简单的配置,开发者可以轻松地从指定程序集中筛选、注册服务,并设置其生命周期,同时支持服务装饰等高级功能。适用于大型项目,提高代码的可维护性和简洁性。仓库地址:<https://github.com/khellang/Scrutor>
36 5
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
深度学习环境搭建笔记(二):mmdetection-CPU安装和训练
本文是关于如何搭建深度学习环境,特别是使用mmdetection进行CPU安装和训练的详细指南。包括安装Anaconda、创建虚拟环境、安装PyTorch、mmcv-full和mmdetection,以及测试环境和训练目标检测模型的步骤。还提供了数据集准备、检查和网络训练的详细说明。
137 5
深度学习环境搭建笔记(二):mmdetection-CPU安装和训练
|
2月前
|
存储 开发框架 JSON
ASP.NET Core OData 9 正式发布
【10月更文挑战第8天】Microsoft 在 2024 年 8 月 30 日宣布推出 ASP.NET Core OData 9,此版本与 .NET 8 的 OData 库保持一致,改进了数据编码以符合 OData 规范,并放弃了对旧版 .NET Framework 的支持,仅支持 .NET 8 及更高版本。新版本引入了更快的 JSON 编写器 `System.Text.UTF8JsonWriter`,优化了内存使用和序列化速度。
|
13天前
|
存储 人工智能 vr&ar
转载:【AI系统】CPU 基础
CPU,即中央处理器,是计算机的核心部件,负责执行指令和控制所有组件。本文从CPU的发展史入手,介绍了从ENIAC到现代CPU的演变,重点讲述了冯·诺依曼架构的形成及其对CPU设计的影响。文章还详细解析了CPU的基本构成,包括算术逻辑单元(ALU)、存储单元(MU)和控制单元(CU),以及它们如何协同工作完成指令的取指、解码、执行和写回过程。此外,文章探讨了CPU的局限性及并行处理架构的引入。
转载:【AI系统】CPU 基础
|
13天前
|
人工智能 缓存 并行计算
转载:【AI系统】CPU 计算本质
本文深入探讨了CPU计算性能,分析了算力敏感度及技术趋势对CPU性能的影响。文章通过具体数据和实例,讲解了CPU算力的计算方法、算力与数据加载之间的平衡,以及如何通过算力敏感度分析优化计算系统性能。同时,文章还考察了服务器、GPU和超级计算机等平台的性能发展,揭示了这些变化如何塑造我们对CPU性能的理解和期待。
转载:【AI系统】CPU 计算本质
|
1月前
|
开发框架 .NET C#
在 ASP.NET Core 中创建 gRPC 客户端和服务器
本文介绍了如何使用 gRPC 框架搭建一个简单的“Hello World”示例。首先创建了一个名为 GrpcDemo 的解决方案,其中包含一个 gRPC 服务端项目 GrpcServer 和一个客户端项目 GrpcClient。服务端通过定义 `greeter.proto` 文件中的服务和消息类型,实现了一个简单的问候服务 `GreeterService`。客户端则通过 gRPC 客户端库连接到服务端并调用其 `SayHello` 方法,展示了 gRPC 在 C# 中的基本使用方法。
41 5
在 ASP.NET Core 中创建 gRPC 客户端和服务器
|
22天前
|
开发框架 缓存 .NET
GraphQL 与 ASP.NET Core 集成:从入门到精通
本文详细介绍了如何在ASP.NET Core中集成GraphQL,包括安装必要的NuGet包、创建GraphQL Schema、配置GraphQL服务等步骤。同时,文章还探讨了常见问题及其解决方法,如处理复杂查询、错误处理、性能优化和实现认证授权等,旨在帮助开发者构建灵活且高效的API。
24 3
|
28天前
|
人工智能 缓存 并行计算
【AI系统】CPU 计算本质
本文深入探讨了CPU计算性能,分析了算力敏感度及技术趋势对CPU性能的影响。文章通过具体数据和实例,解释了算力计算方法、数据加载与计算的平衡点,以及如何通过算力敏感度分析优化性能瓶颈。同时,文章还讨论了服务器、GPU和超级计算机等不同计算平台的性能发展趋势,强调了优化数据传输速率和加载策略的重要性。
54 4
|
28天前
|
存储 人工智能 编译器
【AI系统】CPU 指令集架构
本文介绍了指令集架构(ISA)的基本概念,探讨了CISC与RISC两种主要的指令集架构设计思路,分析了它们的优缺点及应用场景。文章还简述了ISA的历史发展,包括x86、ARM、MIPS、Alpha和RISC-V等常见架构的特点。最后,文章讨论了CPU的并行处理架构,如SISD、SIMD、MISD、MIMD和SIMT,并概述了这些架构在服务器、PC及嵌入式领域的应用情况。
66 4
|
29天前
|
存储 人工智能 vr&ar
【AI系统】CPU 基础
CPU,即中央处理器,是计算机的核心组件,负责执行指令和数据计算,协调计算机各部件运作。自1946年ENIAC问世以来,CPU经历了从弱小到强大的发展历程。本文将介绍CPU的基本概念、发展历史及内部结构,探讨世界首个CPU的诞生、冯·诺依曼架构的影响,以及现代CPU的组成与工作原理。从4004到酷睿i系列,Intel与AMD的竞争推动了CPU技术的飞速进步。CPU由算术逻辑单元、存储单元和控制单元三大部分组成,各司其职,共同完成指令的取指、解码、执行和写回过程。
45 3