【菜科解读】

简介：

在当今科技飞速发展的时代，U盘启动是一项非常实用的技能，尤其是在进行系统重装、故障排除或者杀毒时尤为重要。

而技嘉主板作为知名的硬件品牌之一，其BIOS设置功能也相对完善。

本文将为您详细介绍如何通过技嘉主板设置U盘启动，即使是“小白”，也能轻松掌握。

工具原料：

系统版本：Windows 11

品牌型号：技嘉 Z790 AORUS ELITE AX 主板

软件版本：BIOS F3

一、进入BIOS设置

1、在启动计算机的过程中，按下或键，进入BIOS设置界面。

不同的主板型号可能有所不同，但大多数的技嘉主板都支持这两个按键。

2、进入BIOS后，您会看到一个图形化的界面，技嘉主板的BIOS设计简洁明了，通常在主页就能找到相关选项。

二、设置U盘启动优先级

1、在BIOS主界面中，利用方向键导航至“Boot”标签。

这里是所有启动项设置的汇总。

2、在“Boot”菜单下，选择“Boot Option Priorities”。

这里可以设置不同设备的启动优先级。

3、识别插入的U盘。

它通常会被显示为其品牌名称或者“USB HDD/USB Disk”之类的名称。

4、将U盘设为最高优先级。

使用方向键或帮助选项，将U盘移动到第一启动项的位置。

三、保存并重启

1、完成设置后，按下键，选择保存配置并退出BIOS。

2、计算机重启后将从您设定的U盘启动，确保U盘中已包含可启动的系统或工具。

3、如遇无法从U盘启动的问题，建议检查U盘是否损坏，或者重新制作可启动U盘。

拓展知识：

1、兼容性检查：某些旧版技嘉主板可能不支持较新的U盘格式，如NTFS。

为确保启动成功，将U盘格式化为FAT32格式会更为安全。

2、快速启动：某些技嘉主板拥有快速启动功能（Fast Boot），此功能可以加速启动过程，但有时会忽略新添加的外接设备。

因此，在设置U盘启动时，请暂时关闭快速启动功能。

3、安全启动与CSM：现代BIOS通常具有Secure Boot（安全启动）和CSM（兼容性支持模块）选项。

为了兼容某些U盘系统，您可能需要禁用Secure Boot并启用CSM。

总结：

通过本文详细的指南，相信即便是电脑“小白”也可以从容地使用技嘉主板进行U盘启动设置。

关键在于准确进入BIOS并正确识别U盘。

在实际操作中，遇到问题时调整一下设置选项（如Secure Boot），可以帮助您更顺利地完成任务。

此外，多了解一些BIOS操作的小技巧，也能在日常使用中避免不必要的麻烦。

？技嘉主板BIOS设置U盘启动？

软件支持 在线重装、U盘制作、自定义重装 等多种模式。

简介：在日常使用电脑的过程中，有时我们需要通过来启动电脑，例如安装操作系统或进行系统修复。

而技嘉主板的BIOS设置可以帮助我们实现这一目标。

本文将介绍如何在技嘉主板上进行BIOS设置，使电脑可以通过U盘启动。

通过实际案例和详细的步骤，帮助读者轻松掌握这一技巧。

工具原料：品牌型号：技嘉主板操作系统版本：Windows 10软件版本：最新版本的技嘉主板BIOS一、BIOS设置启动的步骤1、进入BIOS设置界面首先，我们需要进入技嘉主板的BIOS设置界面。

在开机过程中，按下相应的按键（通常是Del键或F2键）进入BIOS设置界面。

2、找到启动选项在BIOS设置界面中，我们需要找到启动选项。

这通常位于菜单的顶部或底部，可以通过方向键进行选择。

3、设置U盘为启动设备在启动选项中，我们需要找到“Boot Device Priority”或类似的选项。

在这个选项中，我们可以设置启动设备的优先级。

将U盘设备移动到第一位，确保它成为首选的启动设备。

4、保存并退出完成设置后，按下相应的按键（通常是F10键）保存设置并退出BIOS界面。

电脑将重新启动，并从U盘启动。

二、案例分析：小明的U盘启动问题小明最近想要安装一个新的操作系统，但他发现电脑无法从U盘启动。

经过一番研究，他发现自己的技嘉主板需要进行BIOS设置才能实现U盘启动。

他按照上述步骤进行了设置，成功地将U盘设为启动设备，并顺利安装了新的操作系统。

总结：通过本文的介绍，我们了解了如何在技嘉主板上进行BIOS设置，实现启动。

这一技巧对于安装操作系统或进行系统修复非常有用。

希望读者能够通过本文掌握这一技能，并在需要的时候能够顺利进行U盘启动。

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而技嘉主板的BIOS设置可以帮助我们实现这一目标。

本文将介绍如何在技嘉主板上进行BIOS设置，使电脑可以通过U盘启动。

通过实际案例和详细的步骤，帮助读者轻松掌握这一技巧。

工具原料：品牌型号：技嘉主板操作系统版本：Windows 10软件版本：最新版本的技嘉主板BIOS一、BIOS设置启动的步骤1、进入BIOS设置界面首先，我们需要进入技嘉主板的BIOS设置界面。

在开机过程中，按下相应的按键（通常是Del键或F2键）进入BIOS设置界面。

2、找到启动选项在BIOS设置界面中，我们需要找到启动选项。

这通常位于菜单的顶部或底部，可以通过方向键进行选择。

3、设置U盘为启动设备在启动选项中，我们需要找到“Boot Device Priority”或类似的选项。

在这个选项中，我们可以设置启动设备的优先级。

将U盘设备移动到第一位，确保它成为首选的启动设备。

4、保存并退出完成设置后，按下相应的按键（通常是F10键）保存设置并退出BIOS界面。

电脑将重新启动，并从U盘启动。

二、案例分析：小明的U盘启动问题小明最近想要安装一个新的操作系统，但他发现电脑无法从U盘启动。

经过一番研究，他发现自己的技嘉主板需要进行BIOS设置才能实现U盘启动。

他按照上述步骤进行了设置，成功地将U盘设为启动设备，并顺利安装了新的操作系统。

总结：通过本文的介绍，我们了解了如何在技嘉主板上进行BIOS设置，实现启动。

这一技巧对于安装操作系统或进行系统修复非常有用。

希望读者能够通过本文掌握这一技能，并在需要的时候能够顺利进行U盘启动。

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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