AL2023 Systemanforderungen - Amazon Linux 2023

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AL2023 Systemanforderungen

In diesem Abschnitt werden die Systemanforderungen für die Verwendung von AL2023 beschrieben.

CPU-Anforderungen für die Ausführung von AL2023

Um beliebigen AL203-Code ausführen zu können, muss der verwendete Prozessor bestimmte Mindestanforderungen erfüllen. Versuche, AL2023 auf CPUs auszuführen, die diese Anforderungen nicht erfüllen, können sehr früh in der Codeausführung zu illegalen Befehlsfehlern führen.

Die Mindestanforderungen gelten für AL2023 auf Amazon EC2AL2023 in Containern, und. AL2023 außerhalb von Amazon EC2

ARM-CPU-Anforderungen für AL2023

Alle AL2023 aarch64 (ARM) -Binärdateien sind für 64-Bit konzipiert. Es sind keine ARM 32-Bit-Binärdateien verfügbar, daher ist eine ARM 64-Bit-CPU erforderlich.

Anmerkung

Für ARM-basierte Instances unterstützt AL2023 nur Instance-Typen, die Graviton2- oder neuere Prozessoren verwenden. AL2023 unterstützt keine A1-Instances.

AL2023 benötigt einen ARMv8.2-kompatiblen Prozessor mit Cryptography Extension (ARMv8.2+crypto). Alle AL2023-Pakete für aarch64 werden mit dem -march=armv8.2-a+crypto Compiler-Flag erstellt. Wir versuchen zwar, ansprechende Fehlermeldungen zu drucken, wenn versucht wird, AL203-Code auf älteren ARM Prozessoren auszuführen, aber es ist möglich, dass es sich bei der ersten Fehlermeldung um einen unzulässigen Befehlsfehler handelt.

Anmerkung

Aufgrund der aarch64 CPU-Basisanforderungen von AL2023 erfüllen alle Raspberry Pi Systeme vor dem Raspberry Pi 5 nicht die Mindestanforderungen an die CPU.

x86-64-CPU-Anforderungen für AL2023

Alle x86-64 AL2023-Binärdateien wurden für die x86-64v2 Überarbeitung der x86-64 Architektur erstellt, indem sie an den Compiler -march=x86-64-v2 übergeben werden.

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-Typen x86-64v2, einschließlich der M1-, C1- und M2-Instance-Familien.

Es wurden keine 32-Bit-x86 (i686) -AL2023-Binärdateien erstellt. AL2023 unterstützt zwar weiterhin die Ausführung von 32-Bit-Userspace-Binärdateien, diese Funktionalität ist jedoch 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 AL2023

Die Amazon EC2 .nano EC2-Familie von Instance-Typen (t2.nano, t3.nanot3a.nano, undt4g.nano) verfügt über 512 MB RAM, was die Mindestanforderung für AL2023 ist.

Anmerkung

Obwohl 512 MB die Mindestanforderung sind, sind diese Instance-Typen speicherbeschränkt und Funktionalität und Leistung können eingeschränkt sein.

AL203-Images wurden nicht auf Systemen mit weniger als 512 MB RAM getestet. Die Ausführung von AL2023-basierten Container-Images in weniger als 512 MB RAM hängt von der containerisierten Arbeitslast ab.

Für einige Workloads, z. B. dnf update zwischen einigen AL2023-Versionen, können mehr als 512 MB RAM erforderlich sein. Aus diesem Grund wurde mit der Version AL2023.3 die standardmäßige Aktivierung zram für Instances mit weniger als 800 MB RAM eingeführt. Für containerisierte Workloads bedeutet dies, dass einige Workloads auf AL2023-Instances mit dieser Speichermenge möglicherweise problemlos ausgeführt werden, aber fehlschlagen, wenn sie in einem Container ausgeführt werden, der auf diese Speicherbelegung beschränkt ist.

Für Instance-Typen mit weniger als 800 MB RAM aktiviert AL2023 (ab AL2023.3 oder höher) ab sofort standardmäßig einen zram-basierten Swap. Beispiele für Amazon EC2 EC2-Instance-Typen mit weniger als 800 MB Arbeitsspeicher sindt4g.nano,t3a.nano, t3.nanot2.nano, undt1.micro. Für diese Instance-Typen bedeutet das weniger Szenarien mit unzureichendem Arbeitsspeicher, da AL2023 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 für die Komprimierung erforderlichen CPU-Auslastung.