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Linux 6.16 主线内核将合并 Asahi UAPI,进一步优化支持苹果 M1 / M2 图形驱动

根据 Linux 内核邮件列表的消息,Asahi 驱动用户空间 API(UAPI)的头文件已通过 DRM-Misc-Next,被提交至 DRM-Next 队列,并计划在 Linux 6.16 的合并窗口(预计为6月)正式纳入主线内核。 这一 UAPI 主要用于支持苹果 M1 和 M2 系列芯片的 GPU,目标是实现 Linux 系统对这些硬件图形功能的驱动。 UAPI 的设计参考了其他现代 Vulkan 驱动程序(例如 Xe 和 Panthor),采用了显式虚拟内存管理与同步机制,从而确保运行效率。开发者 Alyssa Rosenzweig 表示,此举的目的是让 Mesa 驱动能够直接基于主线内核构建,减少对外部头文件的依赖,从而提升系统的兼容性。 尽管 UAPI 的头文件已经提交,但完整的 Asahi 内核图形驱动目前尚未完成开发。主要原因在于该驱动使用 Rust 语言编写,而 Rust 在内核中的抽象支持仍需大量的上游工作。 此外,作为一款生产级图形驱动,Asahi 依赖许多尚未合并的 Rust 抽象层,因此短期内难以实现全面的上游整合。 目前,Mesa 开源堆栈已验证了 UAPI...

字节跳动发布视频生成基础大模型 Seaweed-7B

字节跳动近日公布了一个仅 70 亿参数的视频生成基础大模型「Seaweed-7B」。 https://seaweed.video/ 令人惊喜的是,该模型以 66.5 万个 H100 GPU 小时训练成本,在文本/图像到视频生成任务中全面超越 140 亿参数的 Wan 2.1,具体来看: Seaweed-7B Elo 评分为 1047,胜率 58%,而 Wan 2.1 仅有 53%,OpenAI 的 Sora 更是仅有 36% 可实时生成分辨率为 1280×720、帧率为 24fps 的视频,比同类模型快 62 倍 40GB 显存即可支持 1280×720 分辨率生成 据官方介绍,Seaweed-7B 结合了变分自编码器(VAE)和潜在扩散变换器(DiT)。其中,VAE 负责高效的训练和推理,而 DiT 则通过扩散模型生成图像和视频,显著提高了生成的质量与效率。 另外,团队为了提升 Seaweed-7B 的训练效率,采用了多阶段训练策略和 GPU 资源的优化调配。预训练阶段通过低分辨率图像开始,逐步引入高分辨率视频训练,提升了模型的泛化能力。此外,在后训练阶段,通过监督微调和基于人类反馈...

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