【菜科解读】

黑苹果系统安装：一键搞定！

在现如今的科技发展中，苹果电脑备受追捧，但价格昂贵成为了许多人的心病。

然而，通过安装黑苹果系统，我们可以在普通电脑上体验到苹果电脑的优秀操作系统。

本文将介绍一种简单的方法，帮助你一键搞定黑苹果系统安装。

工具原料：

系统版本：macOS Catalina 10.15.4

品牌型号：Dell XPS 15 9570

软件版本：Clover Bootloader 2.5k_r5103

一、准备工作

1、备份重要数据：在安装黑苹果系统之前，务必备份你的重要数据，以防意外情况发生。

2、下载黑苹果镜像：从可靠的网站下载最新的黑苹果镜像文件，确保文件完整且没有被篡改。

3、制作启动盘：使用工具如TransMac或Etcher将黑苹果镜像写入U盘，以便后续安装使用。

二、BIOS设置

1、禁用Secure Boot：进入电脑的BIOS设置，找到Secure Boot选项并禁用它，以允许安装非官方操作系统。

2、设置启动顺序：将启动顺序设置为U盘优先，以便从黑苹果启动盘启动。

3、禁用TPM：在某些电脑上，禁用TPM（Trusted Platform Module）可以避免安装黑苹果时出现问题。

三、安装黑苹果系统

1、启动安装盘：将制作好的黑苹果启动盘插入电脑，重启电脑并按照提示进入安装界面。

2、磁盘分区：在安装界面中，使用磁盘工具将硬盘分区，为黑苹果系统留出足够的空间。

3、安装系统：选择分区后，点击安装按钮，等待安装过程完成。

4、配置引导项：安装完成后，使用Clover Bootloader配置引导项，以便能够正常启动黑苹果系统。

四、

黑苹果系统安装教程：完整指南

然而，由于价格较高，很多人望而却步。

幸运的是，黑苹果系统的出现为我们提供了一种经济实惠的选择。

本文将为大家介绍如何安装黑苹果系统，让你的电脑也能拥有苹果的优秀操作体验。

工具原料：系统版本：macOS Catalina 10.15.4品牌型号：Dell XPS 15 9570软件版本：Clover Bootloader 2.5k_r5103一、准备工作1、备份重要数据在安装黑苹果系统之前，务必备份你电脑中的重要数据。

安装过程中可能会出现意外情况，导致数据丢失。

2、下载所需软件在安装黑苹果系统之前，需要下载Clover Bootloader 2.5k_r5103软件。

这是一款用于引导黑苹果系统的工具，可以帮助我们顺利完成安装。

二、创建安装盘1、准备一个U盘首先，我们需要准备一个容量不小于16GB的U盘，用于创建黑苹果系统的安装盘。

2、下载macOS Catalina 10.15.4镜像文件在官方网站上下载macOS Catalina 10.15.4的镜像文件，并将其保存到电脑中。

3、使用Clover Bootloader创建安装盘打开Clover Bootloader软件，选择U盘作为目标磁盘，然后选择下载好的macOS Catalina 10.15.4镜像文件，点击开始创建安装盘。

三、安装黑苹果系统1、设置BIOS在电脑开机时按下相应的按键进入BIOS设置界面，将启动方式改为UEFI，并禁用安全启动选项。

2、引导安装将U盘插入电脑，重启电脑并按下相应的按键进入引导界面，选择U盘作为启动设备。

3、安装系统按照屏幕提示，选择安装语言、目标磁盘等信息，然后点击安装按钮开始安装黑苹果系统。

四、

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