Yocto로 전체 이미지 빌드

공개 Yocto 레이어인 meta-simaai는 Modalix 보드용 전체 이미지를 소스에서 빌드합니다. 한 번의 빌드로 U-Boot, 커널, 디바이스 트리와 오버레이, SiMa.ai 펌웨어, 최소 루트 파일 시스템이 플래싱 가능한 하나의 파일로 만들어집니다. 이미지 전체를 직접 만들어야 할 때 사용하십시오. 이미 부팅되는 보드에서 커널이나 디바이스 트리를 변경하려면 소스에서 BSP 빌드가 더 빠릅니다.

하드웨어에서 아직 검증되지 않음

이 페이지의 빌드는 2026-10-06에 Ubuntu 22.04 컨테이너에서, 릴리스 2.1.3 커밋의 레이어로 한 번 실행했습니다. 만들어진 이미지를 보드에 플래싱하거나 부팅해 보지는 않았습니다.

노트

자체 소스로 전체 eLxr 이미지를 빌드하는 방법은 아직 문서화되지 않았습니다. 보드 브링업에는 여전히 eLxr를 권장합니다. eLxr 또는 Yocto를 참조하십시오.

시작하기 전에

Linux 빌드 호스트를 사용하십시오. 레이어의 매뉴얼은 Ubuntu 22.04를 권장하며, Yocto Project가 WSL을 지원하지 않는다고 명시합니다.

레시피는 SiMa.ai 커널과 U-Boot 소스를 SSH URL로 GitHub에서 가져옵니다. 빌드 호스트에 GitHub SSH 키를 설정하거나, 이 URL에 HTTPS를 사용하도록 Git을 설정하십시오.

sima-user@sima-user-machine:~$ git config --global url."https://github.com/".insteadOf "ssh://git@github.com/"
sima-user@sima-user-machine:~$ git config --global --add url."https://github.com/".insteadOf "git@github.com:"

Yocto Project가 Ubuntu용으로 나열한 빌드 호스트 패키지를 설치하고 en_US.UTF-8 로캘을 사용할 수 있게 하십시오. 그런 다음 레이어의 매뉴얼이 추가로 나열한 패키지를 설치하십시오.

sima-user@sima-user-machine:~$ sudo apt-get install chrpath diffstat g++ gawk make liblz4-tool cmake python3 python3-distutils libncurses5 git gfortran
sima-user@sima-user-machine:~$ sudo dpkg --add-architecture i386
sima-user@sima-user-machine:~$ sudo apt update
sima-user@sima-user-machine:~$ sudo apt install libc6:i386

레이어 가져오기

이 빌드는 Yocto Project의 scarthgap 릴리스를 사용합니다. 다음 레이어를 하나의 디렉터리에 클론하십시오.

poky
meta-openembedded
meta-arm
meta-clang 및 meta-clang-revival
meta-python-ai
meta-swupdate
meta-simaai

이 디렉터리 이름을 그대로 유지하고, 디렉터리를 같은 위치에 나란히 두십시오. 템플릿은 빌드 디렉터리 옆의 경로로 각 레이어를 찾습니다.

각 레이어의 저장소와 정확한 리비전은 레이어에 포함된 빌드 매뉴얼에 나와 있습니다. 해당 리비전을 사용하십시오. SiMa.ai 레이어를 가져오려면 다음을 실행하십시오.

sima-user@sima-user-machine:~$ git clone https://github.com/SiMa-ai/meta-simaai.git

빌드 설정

이 레이어에는 레이어 목록과 빌드 구성을 채워 주는 템플릿이 있습니다. 레이어가 있는 디렉터리에서 다음을 실행하십시오.

sima-user@sima-user-machine:~$ export TEMPLATECONF=$PWD/meta-simaai/conf/templates/custom
sima-user@sima-user-machine:~$ source poky/oe-init-build-env
sima-user@sima-user-machine:~/build$ bitbake-layers show-layers

마지막 명령은 빌드에서 사용하는 레이어를 나열합니다. 목록에 meta-simaai가 있는지 확인하십시오.

개발용 이미지입니다

레이어의 빌드 템플릿은 개발에 적합한 이미지를 만드는 debug-tweaks 이미지 기능을 활성화합니다. 또한 이미지에는 root 및 sima 사용자의 기본 암호가 설정되어 있습니다. 제품을 출하하기 전에 conf/local.conf의 EXTRA_IMAGE_FEATURES에서 debug-tweaks를 제거하고 자체 암호를 설정하십시오.

이미지 빌드

sima-user@sima-user-machine:~/build$ MACHINE=modalix bitbake simaai-image-minimal

템플릿의 기본값은 다른 보드이므로 명령줄에서 MACHINE=modalix를 지정하십시오. 이 이미지에는 SiMa.ai 펌웨어, 커널 모듈, OpenSSH, swupdate를 포함한 최소 루트 파일 시스템이 들어 있습니다.

머신 구성이 commercial 라이선스 플래그를 허용하므로, 빌드는 확인을 요청하지 않고 SiMa.ai 펌웨어를 포함합니다. 이미지를 배포하기 전에 licenses/SiMaai-EULA-1.0의 라이선스를 읽으십시오.

20코어 머신에서 빌드 스레드 12개로 실행한 첫 빌드는 약 35분이 걸렸고 디스크 공간을 약 70GB 사용했습니다.

출력 찾기

빌드 결과는 빌드 디렉터리의 tmp/deploy/images/modalix에 기록됩니다.

파일	용도
`simaai-image-minimal-modalix.rootfs.wic.gz` 및 `.wic.bmap`	전체 eMMC 이미지와 블록 맵. 이 파일들을 플래싱합니다.
`simaai-image-minimal-modalix.rootfs.ext4.gz`	루트 파일 시스템만
`simaai-image-minimal-modalix.rootfs.cpio.gz`	네트워크 부팅용 초기 RAM 디스크 형식의 루트 파일 시스템
`Image`, `u-boot.bin`, `.dtb`, `overlays/*.dtbo`	커널, U-Boot, 디바이스 트리, 오버레이

파티션 구성

eMMC 이미지에는 GPT 파티션 테이블에 다음 파티션이 있습니다.

파티션	크기	내용
`u-boot0` 및 `u-boot1`	각 2 MB	U-Boot, 사본 두 개
`boot`	512 MB, FAT	`boot-0` 및 `boot-1` 디렉터리. 각각 커널, 디바이스 트리, 오버레이 포함
`platform0` 및 `platform1`	각 2 GB, ext4	루트 파일 시스템, 사본 두 개
`userdata`	약 10 GB, ext4	사용자 데이터

이미지 플래싱

eMMC에 이미지 플래싱에 설명된 대로 .wic.gz 파일을 .wic.bmap 파일과 함께 보드의 eMMC에 기록하십시오.

다음 단계

eMMC에 이미지 플래싱: 네트워크 또는 SD 카드로 보드를 부팅하고 이미지를 기록합니다.
업데이트 패키지 빌드 및 적용: eMMC 전체를 다시 기록하지 않고 보드를 업데이트합니다.
보드 지원 패키지: 소스, 그리고 eLxr와 Yocto의 비교.
릴리스 호환성: 각 플랫폼 릴리스의 기반이 되는 커널 및 U-Boot 커밋.

시작하기 전에​

레이어 가져오기​

빌드 설정​

이미지 빌드​

출력 찾기​

파티션 구성​

이미지 플래싱​

다음 단계​