liburing 2.10版本发布:IO_URING库的重要更新
项目简介
liburing是一个为Linux内核IO_URING接口提供用户空间支持的库。IO_URING是Linux内核提供的一种高性能异步I/O框架,相比传统的异步I/O接口,它减少了系统调用的开销,提供了更高的吞吐量和更低的延迟。liburing库简化了IO_URING的使用,为开发者提供了更友好的API接口。
主要更新内容
1. 测试套件改进
本次更新对测试套件进行了多项改进,包括修复了字符串处理相关的头文件包含问题,解决了测试用例中的内存安全问题。特别值得注意的是修复了sendmsg_iov_clean测试中的栈使用后释放问题,这确保了测试的稳定性和可靠性。
2. 示例程序优化
在示例程序方面,修复了proxy示例中的双向(BIDI)通信问题。proxy示例展示了如何使用IO_URING实现高性能的网络代理,这次修复使得该示例更加完善,能够更好地展示IO_URING在网络编程中的应用。
3. 构建系统增强
构建系统方面,更新了工作流配置,修复了sanitizer相关的拼写错误,并确保在Ubuntu 24.04上使用默认的clang编译器。这些改进使得开发者能够更轻松地在不同环境下构建和测试liburing。
4. 核心功能改进
在核心功能方面,本次更新有几个重要改进:
- 使用io_uring_rsrc_update替代了io_uring_files_update,这是为了与内核API保持同步
- 更新了io_uring_enter2()的系统调用签名,确保与最新内核兼容
- 对SQ(提交队列)和CQ(完成队列)的代码进行了清理和优化
5. 文档完善
文档方面也有显著改进:
- 修复了io_uring_setup()参数名称不匹配的问题
- 在手册中添加了关于并行发送/接收的说明
- 修正了示例代码注释中的拼写错误
技术意义
liburing 2.10版本的发布标志着IO_URING生态系统的持续成熟。这些改进不仅提高了库的稳定性和可靠性,还使其与现代Linux内核保持更好的兼容性。特别是对资源更新接口和系统调用签名的更新,确保了开发者能够利用内核提供的最新功能。
测试套件的增强意味着开发者可以更有信心地使用这个库,而不会遇到隐藏的边界条件问题。示例程序的完善则为新用户提供了更好的学习资源,帮助他们更快地上手IO_URING编程。
开发者建议
对于正在使用或考虑使用IO_URING的开发者,建议升级到这个版本以获得更好的稳定性和功能支持。特别是那些需要高性能网络编程或存储I/O优化的应用,liburing提供的抽象可以大大简化开发难度。
在迁移过程中,开发者应该注意API的变化,特别是资源更新接口的改变。虽然大多数情况下这些变化不会影响现有代码,但在某些边缘情况下可能需要调整。
总结
liburing 2.10是一个维护性质的版本,主要关注稳定性、兼容性和文档完善。它展示了开源社区对IO_URING技术的持续投入和改进,为高性能应用开发提供了更坚实的基础。随着Linux内核中IO_URING功能的不断扩展,liburing库也将继续演进,为开发者提供更强大的工具。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00