在UEFI方式下,使用网卡对高密度服务器上的OS进行升级时,设备设置里突然找不到网卡了怎么办?本文依托戴尔易安信PowerEdge C6420,以Linux操作系统为例,实际演示了遇到此种状况该如何解决,供相关人员参考。
一背景:
某客户在去年购买了戴尔易安信的高密度服务器PowerEdge C6420,此双路服务器在一个超高密度的2U机箱中提供多达4台独立热插拔,具备充足的计算、内存、存储、连接和机箱选项,配置灵活,在I/O方面支持OCP标准的25G网卡,可以满足客户高带宽、低延迟的需求。
春节过后,客户要升级OS,启用UEFI方式安装。在启用UEFI的过程中,遇到了一个问题:
Device Settings中看不到Mellanox 25G网卡▼
这下真是巧夫难为无米之炊了,要利用网卡进行服务器OS升级,结果却找不到对网卡操作的选项,很多人面对这种情形就进行不下去了。不过别着急,都是有解决办法滴,请查收下面这套有图有字的详细攻略。
二解决方法(以Linux操作系统为例)
① 从Mellanox官网下载MFT工具:
http://www.mellanox.com/page/management_tools
② 选择Linux版本的RPM包▼:
③ 完成下载后,将其拷贝到Linux中,并进行解压:
tar zxvf mft-4.11.0-103-x86_64-rpm.tgz
④ 然后开始安装MFT工具▼
⑤ 安装完成后,启用MFT工具▼
mst start
⑥ 获取device ID▼
mst status
设备名固定为【mt4117_pciconf0】
⑦ 依次执行如下命令▼
mlxconfig -d /dev/mst/mt4117_pciconf0 set UEFI_HII_EN=1
mlxconfig -d /dev/mst/mt4117_pciconf0.1 set UEFI_HII_EN=1
mlxconfig -d /dev/mst/mt4117_pciconf0 set EXP_ROM_UEFI_x86_ENABLE=1mlxconfig -d /dev/mst/mt4117_pciconf0.1 set EXP_ROM_UEFI_x86_ENABLE =1---->执行:mlxconfig -d /dev/mst/mt4117_pciconf0 set UEFI_HII_EN=1
执行: mlxconfig -d /dev/mst/mt4117_pciconf0.1 set UEFI_HII_EN=1
执行:mlxconfig -d /dev/mst/mt4117_pciconf0 set EXP_ROM_UEFI_x86_ENABLE=1
执行:mlxconfig -d /dev/mst/mt4117_pciconf0.1 set EXP_ROM_UEFI_x86_ENABLE =1
⑧ 完成以上操作后,重启服务器,进入BIOS界面▼
此时,在“Device Settings”界面里,就可以看到Mellanox网卡啦。
⑨ 看到UEFI网卡后,就可以进行网口的PXE设置了▼
三适用条件:
① 适用的物料:
Mellanox Connect X4 LX-EN 双端口 25G SFP+,PCIe3.0x8,OCP 夹层适配器 - DSS RESTRICTED(9R8DF)
② 适用机型:
PowerEdge C6420、PowerEdge R540、PowerEdge R740xd2、PowerEdge R7415、PowerEdge R6415
至此,问题已经圆满解决了。如果你也遇到此类问题,不妨试试这里介绍的方法吧!
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。