【菜科解读】

简介：

在日常使用中，我们经常会删除一些手机上的数据，但有时候我们又需要找回这些被删除的数据。

那么如何查看苹果手机删除的数据呢？本文将介绍一些方法和工具，帮助您轻松查看苹果手机删除的数据。

假设小明不小心删除了一些重要的照片，他希望能够找回这些照片。

下面我们将介绍一些工具和方法，帮助小明查看并找回他删除的照片。

系统版本：iOS 14.5

品牌型号：iPhone 12

软件版本：iCloud备份

一、使用iCloud备份查看删除的数据

1、打开iPhone的设置，点击头像进入Apple ID页面。

2、在Apple ID页面中，点击“iCloud”选项。

3、在iCloud页面中，找到并点击“备份”选项。

4、在备份页面中，找到并点击“备份管理”选项。

5、在备份管理页面中，找到并点击“照片”选项。

6、在照片页面中，可以查看到已备份的照片，包括之前删除的照片。

通过以上步骤，小明可以使用iCloud备份来查看并找回他删除的照片。

二、使用第三方数据恢复工具查看删除的数据

1、在App Store中搜索并下载一款可信赖的数据恢复工具，如“Dr.Fone”。

2、安装并打开数据恢复工具。

3、连接iPhone到电脑上，并选择“恢复已删除的数据”选项。

4、数据恢复工具会自动扫描并显示已删除的数据，包括照片、短信等。

通过以上步骤，小明可以使用第三方数据恢复工具来查看并找回他删除的照片。

总结：

通过使用iCloud备份和第三方数据恢复工具，我们可以轻松查看和找回苹果手机删除的数据。

如果您不小心删除了重要的数据，不要着急，尝试使用这些方法来找回您的数据吧！

怎样查看苹果手机删除的数据

那么，怎样查看苹果手机删除的数据呢？本文将介绍一些实用的工具和方法，帮助你找回误删除的数据。

工具原料：系统版本：iOS 13品牌型号：iPhone 11 Pro软件版本：iCloud备份工具，iPhone数据恢复软件一、使用iCloud备份工具iCloud备份工具是苹果提供的云存储功能，在设置中可以开启自动备份选项。

如果你的手机设置了自动备份，并且删除的数据在备份之前存在，那么你可以通过以下步骤找回数据：1、进入手机设置，点击你的Apple ID，选择“iCloud”。

2、进入iCloud设置页面，找到“备份”选项。

3、点击“备份”选项，并选择最近的一个备份时间。

4、等待备份完成后，你可以在备份中找到被删除的数据，并将其恢复到手机中。

二、使用iPhone数据恢复软件如果你没有开启iCloud备份，或者在备份前删除了数据，不用担心，还有其他救星。

iPhone数据恢复软件可以帮助你在电脑上直接查看和恢复删除的数据。

1、下载并安装一款可靠的iPhone数据恢复软件，如iMobie PhoneRescue。

2、将手机通过USB线连接到电脑，并打开PhoneRescue软件。

3、根据软件提示，选择恢复模式并扫描你的iPhone。

4、软件将显示所有的已删除数据，你可以预览并选择需要恢复的文件。

5、点击“恢复”按钮，选择恢复到手机或电脑中。

总结：通过使用iCloud备份工具或iPhone数据恢复软件，你可以轻松地查看和恢复苹果手机删除的数据。

无论是误删文件还是其他情况导致数据丢失，都不必担心找不回来。

希望这些方法对你有所帮助，让你的手机数据永远安全。

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