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Linux 内核中 Rust 的最新状态

在近日举行的 Linux Plumbers Conference 上,Linux 和 Rust 开发人员 Miguel Ojeda 向 Linux 内核开发人员介绍了有关 Linux 内核中 Rust 的最新情况。简而言之,Rust Linux 正在不断走向成熟,并得到了思科、三星和 Canonical 等开发者和供应商的大力支持。 目前,一些发行版已经张开双臂拥抱 Rust。例如,Ubuntu 已经提供了“构建和测试树外内核模块所需的所有必要工具链和内核要求”。 三大 Linux Rust 工具链也正在形成。一个是 rustc 的 GCC codegen,该工具链无需修改源代码即可编译并启动主线 Rust 和 Linux。 另一个是 GCC Front-End for Rust,它可以由现有的 rustc 前端加载,但受益于 GCC 的优化;不过该项目仍处于 alpha 阶段。还有一个是 Coccinelle for Rust;Coccinelle 是一个用于制作大规模 Linux 内核 C 源代码的工具,而 Coccinelle for Rust 正试图将这一功能引入 Rust 代...

CodeFuse 开源 ModelCache 大模型语义缓存

CodeFuse 开源火热进行中!本次开源的是 ModelCache 大模型语义缓存,可大幅降低大模型应用的推理成本,提升用户体验。 CodeFuse-ModelCache 项目地址: https://github.com/codefuse-ai/CodeFuse-ModelCache 0 背景 在LLM技术浪潮席卷全球的背景下,大型模型快速增长的参数规模,对部署所需的推理资源带来了极大的挑战。为了提高大型模型的推理性能和效率,我们尝试从缓存角度解决当前大模型规模化服务部署的困境。类似传统应用,大模型的用户访问同样具有时间和空间的局部性(例如:热门话题相关内容,热门 GitHub repo)。如果有了缓存层,在遇到相似请求时,就无需调用大模型服务,直接从缓存的数据中返回已有的结果给用户,会大幅降低推理成本,提升用户体验。 1 大模型缓存的意义 当前大模型服务面临一下三个挑战: 成本高:大模型参数量千亿级别,单实例就需要多张A10卡,规模化部署成本高昂。因此,当前大模型服务基本按照处理的token数量计费,导致用户侧使用成本也居高不下。 速度慢:大型模型的推理速度也是一个关键问题。在许多...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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