如何解决mtgpu 驱动在 Linux 下持续刷内核日志 NOTICE: update with a smaller
mtgpu 驱动在 Linux 下持续刷内核日志 NOTICE: update with a smaller shadow value,导致 journald 单日膨胀数 GB
显卡型号: Moore Threads MTT 设备 1ed5:0201(PCIe 05:00.0)
系统: Ubuntu 22.04.5 LTS (Jammy)
内核: 6.8.0-136-generic
驱动包: musa 3.3.0-server
DKMS 模块: mtgpu 3.0.0
现象
内核日志被以下消息刷屏:
```text
kernel: NOTICE: update with a smaller shadow value, current: 1, update 0
```
• 出现频率:约 94 万条/小时,约 800 万条/天
• /var/log/journal 在一天内涨到 4G
• 来源模块为 mtgpu,消息格式字符串位于 DKMS 源码中的预编译二进制对象
objs/x86_64/mtgpu.core.o_binary 内,普通用户无法通过修改源码消除
影响
1. 快速耗尽磁盘空间
2. 淹没有用日志,排查问题困难
3. 写入放大,SSD 持续高 IO
已尝试的规避手段
• 在 /etc/rsyslog.d/10-ignore-mtgpu.conf 中通过 rsyslog 过滤,可防止消息继续写
入 /var/log/syslog 和 /var/log/kern.log
• 但这无法阻止 systemd-journald 继续存储该消息,/var/log/journal 仍会暴涨
期望
• 驱动不应以 NOTICE 级别高频打印该信息;或者
• 提供模块参数关闭此日志;或者
• 在后续版本中修复
相关推荐
【信息科学与工程学】【产品体系】计算机科学与自动化——第一百八十九篇 操作系统内核(微内核/宏内核)函数与算法02
宏内核(Linux)更多典型内核函数/算法,从编号271开始,覆盖中断管理、热插拔、PCI、ACPI、固件、崩溃转储、kexec、休眠、watchdog、RTC、hwmon、LED、backlight、input子系统、remoteproc等更多领域。编号类型领域内核类型内核中的函数/算法/模块/模组模块的调用关系模块/函数/算法逐步推理思考的数学表达式及参数列表及参数数值设计模块的C/C++/其他代码关联知识271中断管理中断描述符宏内核 / (中断子系统核心)驱动申请中断 → → → 分配irq_
高校技术转移办公室人员如何高效开展技术需求挖掘工作?.docx
科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
科技中介服务机构如何提升服务的专业性与用户粘性?.docx
科技中介服务机构如何提升服务的专业性与用户粘性?
高校技术转移办公室人员在组织科研成果展示时,如何提升推介材料的专业性与吸引力?.docx
科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
三相并网逆变器无功功率扰动+孤岛检测控制算法仿真【参考文献+仿真】
内容概要:本文系统梳理了一套面向电力电子与新能源并网领域的仿真研究资源,聚焦三相并网逆变器的关键控制技术,涵盖无功功率扰动、孤岛检测算法、低电压穿越(LVRT)、中点电位平衡、虚拟同步发电机(VSG)、下垂控制、模型预测控制(MPC)、准PR控制及LCL滤波器设计等核心技术。资源包含多种逆变器拓扑结构(如T型三电平、Z源、ANPC、四桥臂等)的Simulink仿真模型,并结合扫频法进行正负序阻抗建模与稳定性分析,强调通过复现经典科研案例提升实际科研能力,适用于电力系统稳定性、微电网运行与可再生能源并网等方向的研究与验证。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化、新能源科学与工程等相关专业的高校研究生、科研人员及从事光伏、储能逆变器开发的工程技术人员,需具备MATLAB/Simulink仿真基础和一定的电力系统控制理论知识。; 使用场景及目标:① 掌握三相并网逆变器在孤岛检测、无功调节、不平衡电网等复杂工况下的先进控制策略设计与仿真方法;② 借助提供的仿真模型与参考文献快速搭建科研平台,用于论文复现、课题开发或项目验证;③ 深入理解VSG、MPC、阻抗建模与下垂控制等关键技术的实现机制与工程应用路径。; 阅读建议:建议结合文中提供的网盘链接与公众号“荔枝科研社”获取完整仿真模型与参考资料,按照目录顺序循序渐进学习,注重理论推导与仿真实践相结合,优先复现基础模型再进行参数优化与创新拓展。


