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AL2023 exigences du système
Cette section décrit la configuration système requise pour utiliser AL2 023.
CPUexigences pour exécuter AL2 023
Pour exécuter un code AL2 023, le processeur utilisé doit répondre à certaines exigences minimales. Toute tentative d'exécution de AL2 023 sur une CPUs machine qui ne répond pas à ces exigences peut entraîner des erreurs d'instructions illégales très tôt dans l'exécution du code.
Les exigences minimales s'appliquent à AL2023 sur Amazon EC2AL2023 dans des conteneurs, etAL2023 en dehors d'Amazon EC2.
ARMCPUExigences pour AL2 023
Tous les binaires AL2 023 aarch64 (ARM) sont conçus pour 64 bits. Aucun fichier ARM binaire 32 bits n'étant disponible, un fichier 64 bits ARM CPU est requis.
Note
Pour les instances basées sur ARM, AL2 023 ne prend en charge que les types d'instances qui utilisent des processeurs Graviton2 ou ultérieurs. AL2023 ne prend pas en charge les instances A1.
AL2023 nécessite un processeur conforme à la norme ARMv8 .2 doté de l'extension cryptographique ()ARMv8.2+crypto. Tous les packages AL2 023 pour aarch64 sont créés avec l'indicateur du -march=armv8.2-a+crypto compilateur. Bien que nous essayions d'imprimer des messages d'erreur élégants lorsque le code AL2 023 est tenté d'exécuter sur des ARM processeurs plus anciens, il est possible que le premier message d'erreur soit une erreur d'instruction illégale.
Note
En raison des CPU exigences de aarch64 base AL2 023, tous les Raspberry Pi systèmes antérieurs Raspberry Pi 5 ne répondent pas aux CPU exigences minimales.
Exigences x86-64 CPU pour 023 AL2
Tous les x86-64 binaires AL2 023 sont conçus pour la x86-64v2 révision de l'x86-64architecture en passant -march=x86-64-v2 au compilateur.
La x86-64v2 révision de l'architecture ajoute les CPU fonctionnalités suivantes à l'x86-64architecture de base :
-
CMPXCHG16B -
LAHF-SAHF -
POPCNT -
SSE3 -
SSE4_1 -
SSE4_2 -
SSSE3
Cela correspond approximativement aux x86-64 processeurs sortis en 2009 ou ultérieurement. Les exemples incluent Intel Nehalem AMD Jaguar les Eden C microarchitecturesAtom Silvermont,, VIA Nano et.
Sur AmazonEC2, tous les types d'x86-64instances sont compatiblesx86-64v2, y compris M1C1, et les familles d'M2instances.
Aucun binaire x86 (i686) AL2 023 32 bits n'est créé. Bien que AL2 023 continue de prendre en charge l'exécution de fichiers binaires 32 bits en espace utilisateur, cette fonctionnalité est obsolète et pourrait être supprimée dans une future version majeure d'Amazon Linux. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Packages x86 (i686) 32 bits.
Mémoire (RAM) requise pour exécuter AL2 023
La EC2 .nano famille de types d'instances Amazon (t2.nano, t3.nanot3a.nano, ett4g.nano) dispose de 512 Mo, RAM ce qui est le minimum requis pour AL2 023.
Note
Bien que 512 Mo soient le minimum requis, ces types d'instances sont limités en mémoire et leurs fonctionnalités et performances peuvent être limitées.
AL2023 images n'ont pas été testées sur des systèmes de moins de 512 MoRAM. L'exécution d'images de conteneur basées sur AL2 023 d'une taille inférieure à 512 Mo RAM dépendra de la charge de travail conteneurisée.
Certaines charges de travail, par exemple dnf upgrade entre certaines versions AL2 023, peuvent nécessiter plus de 512 Mo. RAM C'est pourquoi la version AL2023.3 a introduit l'activation zram par défaut pour les instances de moins de 800 Mo deRAM. Pour les charges de travail conteneurisées, cela signifie que certaines charges de travail peuvent fonctionner correctement sur AL2 023 instances avec cette quantité de mémoire, mais échouer lorsqu'elles sont exécutées dans un conteneur limité à cette quantité de mémoire.
Pour les types d'instance avec moins de 800 Mo de mémoireRAM, AL2 023 (à partir de AL2023.3 ou version ultérieure) activeront le swap zram basé par défaut. Les exemples de types d'EC2instances Amazon dotés de moins de 800 Mo de mémoire incluent t4g.nanot3a.nano,t3.nano,t2.nano, ett1.micro. Cela signifie moins de scénarios de manque de mémoire pour ces types d'instances, car AL2 023 compressera et décompressera les pages de mémoire à la demande. Cela permet d'activer des charges de travail qui nécessiteraient autrement un type d'instance doté de plus de mémoire, au détriment de CPU l'utilisation nécessaire à la compression.
