【菜科解读】

简介：

在现代社会，电脑和手机已经成为人们生活中不可或缺的工具。

然而，有时候我们需要在不同的设备上进行操作，这就需要我们将数据和软件携带在身边。

本文将介绍一种轻松启动系统，通过一键携带U盘，带你畅游各种设备。

工具原料：

系统版本：Windows 10、MacOS 10.15、iOS 14、Android 11

品牌型号：Dell XPS 13、iPhone 12、Samsung Galaxy S21

软件版本：Microsoft Office 365、Adobe Creative Cloud

一、轻松启动系统

1、通过制作启动U盘，我们可以在不同的设备上启动自己的操作系统，而无需依赖设备本身的系统。

这样一来，我们可以在任何地方使用自己熟悉的操作环境，提高工作效率。

2、制作启动U盘的方法有很多种，可以使用第三方软件如Rufus或UNetbootin，也可以使用操作系统自带的工具。

只需将操作系统的安装文件写入U盘，然后在目标设备上选择从U盘启动即可。

二、一键携带U盘

1、为了方便携带U盘，我们可以选择一款带有U盘插口的手机或电脑。

例如，iPhone 12和Samsung Galaxy S21都支持通过Lightning或USB-C接口连接U盘，而Dell XPS 13则配备了USB-A和USB-C接口。

2、在连接U盘后，我们可以使用文件管理器或专门的U盘管理软件来访问U盘中的文件。

这样一来，我们可以随时随地查看、编辑和分享自己的数据。

总结：

通过轻松启动系统和一键携带U盘，我们可以在不同的设备上畅游自如。

无论是工作还是娱乐，我们都可以随时随地使用自己熟悉的操作环境和数据。

未来，随着技术的不断发展，我们可以期待更加便捷和智能的携带方式。

快速启动PE系统：使用U盘轻松解决电脑故障

这些问题给我们的工作和生活带来了很大的困扰。

然而，有了PE系统和U盘，我们就可以轻松解决这些问题。

本文将介绍如何快速启动PE系统，使用U盘来解决电脑故障。

工具原料：操作系统版本：Windows 10品牌型号：Dell XPS 13软件版本：PE系统 2.0正文：一、选择合适的PE系统1、PE系统是一种独立的操作系统，可以在电脑启动时加载，用于修复和恢复电脑系统。

选择合适的PE系统非常重要，可以根据自己的需求和电脑型号来选择。

比如，如果你的电脑是Windows 10系统，那么选择兼容的PE系统版本。

2、PE系统可以通过官方网站或第三方软件下载，确保下载的PE系统是正版和安全的。

二、准备U盘1、选择一个容量适中的U盘，最好是8GB以上的容量，以确保能够存储PE系统和其他必要的工具。

2、使用U盘制作工具，将PE系统镜像文件写入U盘。

这个过程比较简单，只需要按照工具的提示进行操作即可。

三、启动电脑并进入PE系统1、将制作好的U盘插入电脑的USB接口。

2、重启电脑，并在开机时按下相应的快捷键进入BIOS设置界面。

3、在BIOS设置界面中，将U盘设置为启动优先级最高的设备。

4、保存设置并重启电脑，此时电脑将会从U盘启动，并进入PE系统。

四、解决电脑故障1、在PE系统中，可以使用各种工具来解决电脑故障，比如病毒查杀工具、系统修复工具等。

2、根据具体的故障情况，选择相应的工具进行修复。

比如，如果电脑系统崩溃，可以使用系统修复工具来修复系统文件。

3、在使用工具修复电脑时，一定要注意备份重要数据，以免造成数据丢失。

总结：通过使用PE系统和U盘，我们可以快速启动电脑并解决各种故障。

这种方法不仅方便快捷，而且可以节省时间和精力。

因此，建议大家在遇到电脑故障时，可以尝试使用PE系统和U盘来解决问题。

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