Talos项目中的非安全启动ISO使用sd-boot实现UEFI模式支持
在Talos 1.10及以上版本中,项目团队对非安全启动ISO镜像进行了重要改进,将UEFI模式下的引导程序从GRUB切换到了sd-boot,同时保留了BIOS模式下继续使用GRUB的方案。这一技术改进带来了更现代化的系统引导体验,同时保持了向后兼容性。
技术背景
传统上,Talos的非安全启动ISO镜像在BIOS和UEFI两种模式下都使用GRUB作为引导加载程序。GRUB作为一个功能强大的引导管理器,虽然提供了丰富的功能,但在UEFI环境下显得过于庞大和复杂。相比之下,sd-boot(systemd-boot)是一个轻量级的UEFI引导管理器,专为UEFI系统设计,具有启动速度快、配置简单等优势。
技术实现方案
项目团队通过以下方式实现了这一改进:
-
双引导架构设计:在同一ISO镜像中同时包含GRUB(用于BIOS模式)和sd-boot(用于UEFI模式),根据启动环境自动选择合适的引导程序。
-
引导程序切换:在UEFI模式下,系统将自动检测并使用sd-boot,而在传统BIOS模式下则继续使用GRUB,确保兼容性不受影响。
-
配置统一性:虽然使用了不同的引导程序,但两种模式下的内核参数和启动流程保持一致,确保用户体验的一致性。
技术优势
这一改进带来了多方面的技术优势:
-
启动速度提升:sd-boot相比GRUB具有更快的启动速度,特别适合云环境和容器化场景。
-
安全性增强:sd-boot的设计更加精简,减少了潜在的攻击面,提高了系统安全性。
-
维护简化:sd-boot的配置更加简单直观,降低了系统维护的复杂性。
-
资源占用优化:轻量级的sd-boot减少了内存和存储资源的占用。
兼容性考虑
项目团队在实现这一改进时充分考虑了兼容性问题:
-
保留了GRUB用于传统BIOS模式,确保老旧硬件的兼容性。
-
确保两种引导方式下的内核参数和行为一致,避免因引导程序不同导致的功能差异。
-
平滑过渡策略,不会影响现有部署的升级路径。
未来展望
这一技术改进为Talos项目未来的发展奠定了基础:
-
为后续支持更先进的引导安全特性(如安全测量)提供了可能。
-
简化了与云原生生态系统的集成,特别是与基于UEFI的现代云平台。
-
为将来可能的完全过渡到UEFI-only环境做好了准备。
通过这项改进,Talos项目在保持稳定性和兼容性的同时,向着更现代化、更高效的引导架构迈出了重要一步,为用户提供了更好的使用体验和更高的系统性能。
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