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預設情況下，軟體以隔離方式運行。

您也可以從 GitHub Releases 下載，並放置於 ~/.local/share/ 目錄。

Windows 使用者請下載 windows-x86_64 版本（包含 krun.dll 與 libkrunfw.dll），解壓後執行 smolvm.exe。此版本需要啟用 Windows Hypervisor Platform (WHP) 功能。

沙盒執行不受信任的程式碼——在硬體隔離的虛擬機中執行不受信任的程式。主機的檔案系統、網路與憑證均由虛擬機監控器（hypervisor）隔離。

封裝成可攜帶的執行檔——將任何工作負載轉換為自包含的二進位檔。所有依賴皆已預先打包，無需安裝步驟或執行時下載，啟動時間低於 200 毫秒。

使用本地容器映像檔——適用於持續整合（CI）、隔離主機及快速迭代。可透過 --image 參數提供 docker save 或 podman save 產生的映像檔，或透過標準輸入管線傳入，亦可指定解壓後的 rootfs 目錄。映像檔處理由您的容器工具負責，smolvm 僅啟動結果。

持續存在的虛擬機供開發使用——可建立、停止及啟動。安裝的套件可在重啟後保留。

使用 git 與 SSH 時無需將私鑰複製到虛擬機中。可將主機的 SSH 代理轉發至虛擬機，來賓系統可在代理連線期間使用任何轉發的金鑰進行簽章，請僅對信任的工作負載轉發。此功能需主機上有運行中的 SSH 代理（可用 ssh-add -l 檢查）。

使用 Smolfile 宣告環境——以簡單的 TOML 檔案定義可重現的虛擬機配置。

每個工作負載皆在硬體虛擬化的虛擬機中執行，擁有獨立的來賓核心，支援 macOS 的 Hypervisor.framework、Linux 的 KVM 及 Windows 的 Windows Hypervisor Platform。libkrun 為虛擬機管理程式（VMM），libkrunfw 提供來賓核心。封裝成 .smolmachine 後，只要主機架構相符即可執行，且無任何依賴。

映像檔使用 OCI 格式——與 Docker 相同的開放標準。任何 Docker Hub、ghcr.io 或其他 OCI 註冊中心的映像檔皆可拉取並啟動為微型虛擬機，無需 Docker 守護程序。

預設配置為 4 個虛擬 CPU、8 GiB 記憶體。記憶體透過 virtio balloon 彈性調整，主機只會分配來賓實際使用的部分，並自動回收剩餘資源。虛擬 CPU 執行緒在閒置時會在虛擬機監控器中休眠，過度配置幾乎無成本。可透過 --cpus 與 --mem 參數覆寫。

smolvm 強化來賓與主機的邊界，為每個工作負載提供獨立的虛擬機與來賓核心。但它本身並非加強的多用戶控制平臺：

請將來賓系統中的 root 權限視為不受信任。虛擬機邊界限制其對主機的直接存取，而所有明確轉發的權限（包括掛載、網路存取、連接埠及 SSH 代理存取）均成為工作負載的權限範圍。

smolvm 透過 virtio-gpu / Venus（Vulkan-over-virtio）將主機 GPU 暴露給來賓。來賓工作負載可見到真實的 Vulkan 裝置；在 Linux + Intel 環境下呈現為：

macOS：smolvm 發行版內建 virglrenderer 與 MoltenVK，無需額外安裝。

Linux：需從系統套件管理器安裝 virglrenderer 與主機 Vulkan 驅動。

virglrenderer 依賴主機 GPU 驅動堆疊中的 libEGL 與 libdrm，這些為硬體特定，無法打包。任何具 GPU 功能的 Linux 主機通常已透過 GPU 驅動安裝。

來賓 Vulkan 載入器必須指向 virtio ICD。

可參考 examples/headless-browser/，該範例展示使用 ANGLE + Venus 在無頭虛擬機中硬體加速 WebGL 的 Chromium 設定。

--gpu 與 --cuda 提供不同介面。--gpu 透過 virtio-gpu / Venus 暴露 Vulkan，不提供 CUDA。--cuda 啟用 CUDA API 遠端呼叫：無驅動的來賓 shim 透過 vsock 將 CUDA 呼叫轉發給主機進程，由主機 NVIDIA 驅動執行。

CUDA 遠端呼叫需主機具備 NVIDIA GPU 與正常運作的 NVIDIA 驅動。此非 GPU 直通：來賓無法直接存取實體裝置或 NVIDIA 驅動。

虛擬機邊界仍隔離工作負載的 CPU、記憶體與檔案系統。GPU 存取由主機進程與共享 GPU 調解，GPU 隔離仍為進程層級，而非硬體或虛擬機邊界。請勿將 CUDA 遠端呼叫視為強化的多租戶 GPU 隔離邊界。

詳見 GPU 透過 API 遠端呼叫存取：無驅動微型虛擬機如何執行 CUDA 的設計、權衡與與直通比較。

Apache-2.0 授權 · 作者 @binsquare