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AL2023 Systemanforderungen
In diesem Abschnitt werden die Systemanforderungen für die Verwendung von AL2 023 beschrieben.
Themen
CPUAnforderungen für die Ausführung von 023 AL2
Um einen beliebigen AL2 023-Code ausführen zu können, muss der verwendete Prozessor bestimmte Mindestanforderungen erfüllen. Versuche, AL2 023 auf einem System auszuführenCPUs, das diese Anforderungen nicht erfüllt, können bereits zu Beginn der Codeausführung zu illegalen Befehlsfehlern führen.
Die Mindestanforderungen gelten für AL2023 bei Amazon EC2AL2023 in Behältern, undAL2023 außerhalb von Amazon EC2.
ARMCPUAnforderungen für AL2 023
Alle AL2 023 aarch64 (ARM) -Binärdateien wurden für 64-Bit erstellt. Es sind keine ARM 32-Bit-Binärdateien verfügbar, daher ist eine 64-Bit-Version ARM CPU erforderlich.
Anmerkung
Für ARM-basierte Instances unterstützt AL2 023 nur Instance-Typen, die Graviton2-Prozessoren oder neuere Prozessoren verwenden. AL2023 unterstützt keine A1-Instances.
AL2023 erfordert einen ARMv8 2.2-kompatiblen Prozessor mit der Cryptography Extension (). ARMv8.2+crypto Alle AL2 023-Pakete für aarch64 werden mit dem Compiler-Flag erstellt. -march=armv8.2-a+crypto Obwohl wir versuchen, fehlerfreie Fehlermeldungen auszugeben, wenn versucht wird, AL2 023-Code auf älteren ARM Prozessoren auszuführen, ist es möglich, dass es sich bei der ersten Fehlermeldung um einen unzulässigen Befehlsfehler handelt.
Anmerkung
Aufgrund der AL2 aarch64 CPU 023-Basisanforderungen erfüllen alle Raspberry Pi Systeme vor dem die Raspberry Pi 5 Mindestanforderungen nicht. CPU
x86-64-Anforderungen CPU für 023 AL2
Alle AL2 x86-64 023-Binärdateien wurden für die x86-64v2 Überarbeitung der x86-64 Architektur erstellt, indem sie an den Compiler übergeben werden. -march=x86-64-v2
Die x86-64v2 Revision der Architektur fügt zusätzlich zur Basisarchitektur die folgenden CPU Funktionen hinzu: x86-64
-
CMPXCHG16B -
LAHF-SAHF -
POPCNT -
SSE3 -
SSE4_1 -
SSE4_2 -
SSSE3
Dies entspricht in etwa x86-64 Prozessoren, die 2009 oder später veröffentlicht wurden. Beispiele hierfür sind die Mikroarchitekturen Intel Nehalem AMD JaguarAtom Silvermont,,, VIA Nano sowie die Eden C Mikroarchitekturen.
In Amazon EC2 unterstützen alle x86-64 Instance-Typenx86-64v2, einschließlich M1C1, und M2 Instance-Familien.
Es wurden keine 32-Bit-x86 (i686) AL2 023-Binärdateien erstellt. Obwohl AL2 023 weiterhin die Ausführung von 32-Bit-Userspace-Binärdateien unterstützt, ist diese Funktionalität veraltet und könnte in einer future Hauptversion von Amazon Linux entfernt werden. Weitere Informationen finden Sie unter 32-Bit x86-(i686)-Pakete.
Speicheranforderungen () RAM für die Ausführung von 023 AL2
Die EC2 .nano Amazon-Instance-Typen (t2.nano, t3.nanot3a.nano, undt4g.nano) haben 512 MB, RAM was die Mindestanforderung für AL2 023 ist.
Anmerkung
Obwohl 512 MB die Mindestanforderung sind, sind diese Instance-Typen speicherbeschränkt und Funktionalität und Leistung können eingeschränkt sein.
AL2023 Images wurden nicht auf Systemen mit weniger als 512 MB getestet. RAM Die Ausführung von AL2 023-basierten Container-Images in weniger als 512 MB RAM hängt von der containerisierten Arbeitslast ab.
Für einige Workloads, z. B. dnf upgrade zwischen einigen AL2 023-Versionen, können mehr als 512 MB erforderlich sein. RAM Aus diesem Grund wurde mit Version AL2023.3 die standardmäßige Aktivierung zram für Instanzen mit weniger als 800 MB eingeführt. RAM Für containerisierte Workloads bedeutet dies, dass einige Workloads auf AL2 023-Instances mit dieser Speichermenge möglicherweise problemlos ausgeführt werden, aber fehlschlagen, wenn sie in einem Container ausgeführt werden, der auf diese Speicherbelegung beschränkt ist.
Bei Instance-Typen mit weniger als 800 MB aktiviert AL2 023 (ab Version AL2023.3 oder neuer) standardmäßig den basierten Swap. RAM zram Beispiele für EC2 Amazon-Instance-Typen mit weniger als 800 MB Arbeitsspeicher sind t4g.nanot3a.nano,t3.nano,t2.nano, undt1.micro. Dies bedeutet weniger Szenarien mit unzureichendem Arbeitsspeicher für diese Instance-Typen, da AL2 023 Speicherseiten bei Bedarf komprimiert und dekomprimiert. Dies ermöglicht Workloads, für die andernfalls ein Instance-Typ mit mehr Arbeitsspeicher erforderlich wäre, und zwar auf Kosten der CPU Nutzung, die für die Komprimierung erforderlich ist.
