【菜科解读】

简介：

在现代计算环境中，从U盘启动是一项常用的技能，无论是进行系统安装、故障排除还是运行便携式版本的操作系统。

本文将详细讲解如何设置Gigabyte主板从U盘启动，通过简洁专业的指导帮助您顺利完成这项操作。

工具原料：

系统版本：Windows 11

品牌型号：Gigabyte Z690 AORUS PRO

软件版本：BIOS F20

一、进入BIOS设置

1、首先，确保您的电脑已经关闭，然后插入预先准备好的启动U盘。

2、按下电源按钮启动电脑，同时不断按下“DEL”键，一直保持这个动作直到进入BIOS设置界面。

通常，Gigabyte主板会有明显的提示，告诉用户在启动屏幕上按哪个按键进入BIOS。

3、一旦进入BIOS界面，您将看到一个图形化的用户界面，这使得导航相对简单。

二、设置启动顺序

1、在BIOS界面中，使用方向键选择“BIOS”选项卡。

2、在“BIOS”选项卡中，找到“Boot Option Priorities”或“启动选项优先级”。

3、在这里，您的目标是将U盘设置为第一启动选项。

通常，这可以通过选择“Boot Option #1”的位置，然后找到您的U盘进行设定。

三、保存设定并重启计算机

1、完成启动顺序设置后，按下“F10”键保存更改。

在大部分Gigabyte主板上，“F10”键是用来保存BIOS设置的快捷键。

2、在弹出的对话框中选择“Yes”确认保存并重启。

3、计算机会重新启动，并尝试从U盘启动。

此时确保U盘内已经有可启动的操作系统或工具。

拓展知识：

1、为保证U盘的可靠启动，建议提前使用工具如Rufus创建启动U盘。

Rufus是一款功能强大且免费的小软件，可以轻松将ISO镜像文件写入到U盘中。

2、若遇到从U盘无法启动的情况，可以检查U盘文件系统格式（建议使用FAT32）或者在BIOS中启用“CSM Support（兼容性支持模块）”。

3、在进行BIOS操作时，要格外小心，避免更改不明设定，以免对系统产生不良影响。

总结：

通过上述步骤，您可以轻松地设置Gigabyte主板从U盘启动。

无论是系统安装还是问题诊断，这项技能都非常有用。

此外，理解和掌握BIOS的使用，不仅能帮助您解决复杂的问题，更能提升您对电脑的掌控力。

在科技生活中，这样的技能使我们更加自信与从容。

Gigabyte？U盘启动设置：简单操作指南与技巧

通过本文，读者将了解到如何正确使用Gigabyte U盘进行启动设置，以及一些实用的技巧和注意事项。

工具原料：电脑品牌型号：Gigabyte Aorus X570 Master操作系统版本：Windows 10软件版本：Gigabyte U盘启动设置工具 v1.0一、Gigabyte U盘启动设置的基本操作1、插入Gigabyte U盘并启动电脑。

2、进入BIOS设置界面，选择“Boot”选项。

3、在“Boot”选项中，找到“Boot Option #1”或类似选项。

4、选择“Boot Option #1”后，将其设置为Gigabyte U盘。

5、保存设置并退出BIOS界面。

二、Gigabyte U盘启动设置的注意事项1、确保Gigabyte U盘已经正确格式化为可启动的格式。

2、在BIOS设置界面中，可能会有不同的选项名称和位置，根据实际情况进行操作。

3、在选择Gigabyte U盘作为启动选项时，注意选择正确的U盘设备。

4、保存设置并退出BIOS界面后，重启电脑以使设置生效。

三、Gigabyte U盘启动设置的技巧1、在选择Gigabyte U盘作为启动选项之前，可以先将U盘插入电脑并确保其正常工作。

2、如果无法找到“Boot Option #1”选项，可以尝试查找其他类似的选项，如“Boot Priority”。

3、在保存设置并退出BIOS界面后，可以通过按下电脑启动时的快捷键（通常是F12或F8）来直接选择启动设备。

结论：通过本文的介绍，读者可以学习到如何使用Gigabyte U盘进行启动设置，并掌握一些实用的技巧和注意事项。

正确的启动设置可以帮助用户更好地利用Gigabyte U盘，提高工作效率和系统稳定性。

建议读者在操作前仔细阅读相关说明，并根据实际情况进行操作。

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