【菜科解读】

本文将介绍2021年的数据恢复软件排行榜，推荐最佳工具，操作简便、高效可靠。

数据恢复软件在我们日常使用电脑或手机时非常重要，可以帮助我们恢复误删除的文件、格式化的硬盘以及其他数据丢失的情况。

选择一款好的数据恢复软件可以提高数据恢复的成功率，节省时间和精力。

品牌型号：苹果iPhone 12

操作系统版本：iOS 14.5

软件版本：EaseUS Data Recovery Wizard 14.2

一、操作简便

1、界面简洁直观：EaseUS Data Recovery Wizard 14.2的界面设计简洁直观，用户可以轻松找到所需的功能和操作步骤。

2、一键恢复：该软件提供了一键恢复功能，用户只需点击一次即可开始恢复丢失的数据，无需复杂的设置和操作。

3、智能扫描：软件内置智能扫描算法，可以快速扫描并找到丢失的文件，大大提高了恢复的效率。

二、高效可靠

1、多种恢复模式：EaseUS Data Recovery Wizard 14.2提供了多种恢复模式，包括快速扫描、深度扫描和分区扫描，可以根据不同的情况选择合适的模式进行恢复。

2、支持多种文件类型：该软件支持恢复各种类型的文件，包括照片、视频、音频、文档、压缩文件等，可以满足不同用户的需求。

3、数据安全保护：在恢复过程中，软件会对恢复的数据进行保护，避免二次损坏或丢失，保证数据的完整性和安全性。

总结：

数据恢复软件在我们日常使用电脑或手机时非常重要，选择一款好的数据恢复软件可以提高数据恢复的成功率。

EaseUS Data Recovery Wizard 14.2是一款操作简便、高效可靠的数据恢复软件，具有界面简洁直观、一键恢复、智能扫描、多种恢复模式、支持多种文件类型和数据安全保护等优点。

推荐大家在数据恢复时使用该软件，以保证数据的安全和完整。

免费手机数据恢复软件排行榜

而免费手机数据恢复软件就是为了解决这个问题而存在的。

本文将通过列出排行榜的方式，向大家介绍几款值得信赖的免费手机数据恢复软件。

工具原料：系统版本：Android 9.0品牌型号：Samsung Galaxy S10软件版本：Recuva 1.53一、Recuva：免费而强大的数据恢复软件Recuva是一款备受好评的免费手机数据恢复软件。

它可以帮助用户恢复因误删除、格式化、病毒攻击等原因导致的数据丢失。

无论是照片、视频、音乐还是文档，Recuva都能够将其找回。

不仅如此，Recuva还支持对SD卡、硬盘、U盘等多种存储设备进行数据恢复。

二、iMobie PhoneRescue：彻底解决数据丢失问题iMobie PhoneRescue是一款专业的手机数据恢复软件。

它不仅支持各种常见的数据恢复操作，还可以恢复因系统崩溃、升级失败等原因导致的数据丢失。

另外，它的界面简洁直观，操作方便快捷，在恢复数据的过程中给用户带来良好的使用体验。

总结：通过本文的介绍，我们了解到了几款免费手机数据恢复软件，并对它们的功能和优劣进行了分析。

在选择恢复软件的时候，我们可以根据自身的需求和操作习惯进行选择。

当然，无论使用哪款数据恢复软件，都需要谨慎操作，避免二次伤害。

随着技术的不断发展，相信未来会有更多更好用的免费手机数据恢复软件出现。

英伟达力荐，小团队两个月开源一款「光速级」智能体推理引擎

尤其是在 Coding Agent 爆发之后，算力问题变得前所未有地尖锐。

Claude Code、Codex、Cursor 等产品正在把 AI 从「问答工具」变成「持续运行的软件协作者」，单次会话轻松突破 50K tokens，系统负载转向了更极端、更复杂的智能体负载。

最近有关算力的大新闻层出不穷。

今天的最新消息：马斯克的 SpaceX 与 Anthropic 宣布达成了重磅协议，超过 22 万块英伟达 GPU 将为 Anthropic 所用。

而 Anthropic 对与 SpaceX 合作开发未来的太空算力体系「表示有兴趣」。

在如此庞大的算力需求下，除了开源还有节流。

也是今天的最新消息：OpenAI 发布了多路径可靠连接 (MRC)，可帮助大型 AI 训练集群更快、更可靠地运行，并减少 GPU 时间的浪费。

我们知道，即便只是单 GPU 吞吐率上的微小提升，一旦应用到生产级集群中，也能够在服务持续增长需求的同时，节约相当可观的算力。

来自 LightSeek Foundation 的一个小团队，在两个月时间内打造了一个全新的，号称「光速」的大模型推理引擎 TokenSpeed。

这一引擎拥有 TensorRT LLM 级别的性能，vLLM 级别的易用性。

并且拥有 NVIDIA Blackwell 上最快的 MLA 注意力内核。

一经发布，TokenSpeed 就受到了英伟达发推文力荐。

目前，该引擎已经开源。

让我们参阅其技术博客，来深入了解「光速」引擎的技术细节。

博客标题：TokenSpeed: A Speed-of-Light LLM Inference Engine for Agentic Workloads 博客链接：https://lightseek.org/blog/lightseek-tokenspeed.html Github 链接：https://github.com/lightseekorg/tokenspeed TokenSpeed 技术简介 TokenSpeed 从第一性原理出发，专门为智能体推理场景设计。

它为智能体负载提供接近「光速级」的推理能力，核心包括：基于编译器的并行建模机制、高性能调度器、安全的 KV 资源复用约束、支持异构加速器的可插拔分层 kernel 系统，以及用于低开销 CPU 侧请求入口的 SMG 集成。

建模层采用本地 SPMD（Single Program, Multiple Data，单程序多数据）设计，在性能与易用性之间取得平衡。

TokenSpeed 允许开发者在模块边界指定 I/O placement 注解。

随后，一个轻量级静态编译器会在模型构建过程中自动生成所需的 collective operation，从而无需手动实现通信逻辑。

TokenSpeed 调度器将控制平面（control plane）与执行平面（execution plane）解耦。

控制平面使用 C++ 实现，并被构建为一个有限状态机（FSM），结合类型系统，在编译期而非运行期强制执行安全资源管理，包括 KV cache 状态转移与使用。

请求生命周期、KV cache 资源以及重叠执行时序，都通过显式 FSM 状态迁移与所有权语义进行表示，因此系统正确性并非依赖约定，而是由一个可验证的控制系统来保证。

执行平面则使用 Python 实现，以保持开发效率，使研究人员与工程师能够更快进行功能迭代，并降低整体认知负载。

TokenSpeed 的 kernel 层将 kernel 从核心引擎中解耦，并将其视为一级模块化子系统。

它提供了可移植的公共 API、集中的注册与选择机制、组织良好的实现结构、面向异构加速器的可扩展插件机制、经过整理的依赖体系，以及统一的快速迭代基础设施。

与此同时，团队还针对 NVIDIA Blackwell 架构进行了大量性能优化。

例如，他们构建了当前智能体负载场景下速度最快的 MLA（Multi-head Latent Attention，多头潜在注意力）kernel 之一。

在 decode kernel 中，由于部分场景下「num_heads」较小，团队通过对「q_seqlen」与「num_heads」进行分组，以更充分利用 Tensor Core 的计算能力。

而 binary prefill kernel 则包含了经过精细调优的 softmax 实现。

目前，TokenSpeed MLA 已被 vLLM 采用。

TokenSpeed 性能预览 Coding Agents（编码智能体）带来了异常严苛的推理工作负载，上下文通常会超过 50K tokens，对话也经常跨越数十轮。

大多数公开基准测试并不能充分捕捉这种行为。

研发团队与 EvalScope 团队一起，基于 SWE-smith 轨迹对 TokenSpeed 进行评估，这些轨迹密切反映了生产环境中 Coding Agents 的流量情况。

由于生成速度对 Agent 的用户体验至关重要，因此，团队的目标是在维持单用户 TPS（每秒 token 数）下限的同时，最大化单 GPU 的 TPM（每分钟 token 数）—— 通常是 70 TPS，有时是 200 TPS 或更高。

此外，研发团队针对 TensorRT-LLM（目前 NVIDIA Blackwell 平台上的最高水平）对这一设计进行了基准测试，并在认为针对 Agentic workloads 存在更好权衡的地方，采取了与之不同的设计方案。

下图展示了在不同部署配置下（无 PD 解耦），TokenSpeed 与 TensorRT-LLM 的 Kimi K2.5 性能帕累托曲线（Pareto curves）。

每条曲线都以 TPS/User（横轴）作为延迟指标，以 TPM/GPU（纵轴）作为吞吐指标，并通过扫描并发数绘制而成。

对于 Coding Agents（高于 70 TPS/User），最佳配置是 Attention TP4 + MoE TP4。

在这一配置下，TokenSpeed 在整个帕累托前沿上均优于 TensorRT-LLM：在最低延迟场景下（batch size 1）大约快 9%，在 100 TPS/User 附近吞吐量大约高 11%。

团队表示，他们的核心优化之一是 TokenSpeed MLA。

下图对比了 TokenSpeed MLA 与 TensorRT-LLM 的 MLA，后者是目前 NVIDIA Blackwell 上的 SoTA。

可以看出来，优化后的二进制版本预填充内核（prefill kernel），使用 NVIDIA 内部旋钮来微调 softmax 实现，在 Coding Agents 的五种典型预填充工作负载（带长前缀 KV cache 的 prefill）中，都超过了 TensorRT-LLM 的 MLA。

解码内核则将查询序列轴折叠进头轴，以更好地填充 BMM1 的 M tile，从而提升 Tensor Core 利用率。

结合其他优化，在带有 speculative decoding 的典型解码工作负载中（batch size 为 4、8、16，且带长前缀 KV cache），这使得相对于 TensorRT-LLM 来说，延迟几乎降低了一半。

最后，研发团队也表示，该项目于 2026 年 3 月中旬启动开发，虽然目前展示了惊人的性能，但仍有大量底层代码（如 PD 分离、KV 存储等）正在合并和完善中，接下来将继续推进。

从上述性能表现来看，不难看出，TokenSpeed 的出现旨在通过更现代化的架构设计，打破传统推理框架在易用性与极致性能之间的平衡点，为大规模 Agent 部署提供了一个高性能、开源的底座。

而英伟达的力荐，也说明推理引擎正在成为 Agent 时代基础设施竞争的一个新焦点。

更多信息，请参阅原博客！ 参考链接： https://x.com/lightseekorg/status/2052048105412141376 https://x.com/NVIDIAAI/status/2052061195381911806