hiveos-asic 项目亮点解析
2025-06-27 09:53:54作者:明树来
1、项目的基础介绍 hiveos-asic 是一个开源项目,旨在为 ASIC 设备提供简单而强大的监控代理。它允许用户在 Hive OS 平台上查看设备状态、控制钱包和矿池、重启和重启设备。该项目支持广泛的 ASIC 模型,包括 Antminer、Innosilicon、Zig 等,甚至一些 FPGA 设备。它是一个轻量级的应用程序,可以在标准(或自定义)ASIC 固件上运行。
2、项目代码目录及介绍 该项目的主要代码目录结构如下:
hive/
├── bin/ # 包含 Hive OS Client 的可执行文件
├── etc/ # 包含配置文件
│ └── rcS.d/ # 启动脚本目录
├── home/ # 用户目录
│ └── root/ # root 用户目录
├── .editorconfig # 编辑器配置文件
├── .gitignore # 忽略文件配置
├── LICENSE.txt # 许可证文件
└── README.md # 项目介绍文件
3、项目亮点功能拆解
- 支持多种 ASIC 模型:Antminer、Innosilicon、Zig 等
- 轻量级应用:运行在标准(或自定义)ASIC 固件上
- 设备状态监控:查看设备状态,包括算力、温度等
- 钱包和矿池控制:方便地控制钱包和矿池的配置
- 设备重启和重启:远程重启和重启设备
- 跨平台:可以在多种操作系统上运行
4、项目主要技术亮点拆解
- 使用 C++ 语言开发,性能优良
- 基于 Hive OS 平台,方便集成和管理
- 支持多种设备模型,具有较强的通用性
5、与同类项目对比的亮点
- 支持更多 ASIC 模型:相比于其他同类项目,hiveos-asic 支持更多的 ASIC 模型,包括一些 FPGA 设备。
- 轻量级应用:相比于其他同类项目,hiveos-asic 是一个轻量级的应用程序,可以在标准(或自定义)ASIC 固件上运行,不会对设备性能造成太大影响。
- 跨平台:hiveos-asic 可以在多种操作系统上运行,具有更好的通用性。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
149
175
暂无简介
Dart
604
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
227
81
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310