首次原生支持苹果M1 Mac,Linux 6.2正式发布! |
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关注“FightingCV”公众号 回复“AI”即可获得超100G人工智能的教程 点击进入→FightingCV交流群 Linux 6.2 是第一个支持苹果 M 系列芯片设备的主流 Linux 内核。 2 月 19 日,Linux 6.2 正式发布,Linux 内核发明人 Linus Torvalds 对这一版本的描述是:「也许它不像 6.1 那样是一个性感的 LTS( Long Term Support)版本,但这些普通的内核也希望分到测试人员的一点点爱。」
这个 6.2 版本真的像 Linus Torvalds 所说的那么平凡吗?可能不然。至少,它是第一个支持苹果 M 系列芯片的主流 Linux 内核。也就是说,由于新版本增加了对 Apple M1 Pro、M1 Max 和 M1 Ultra 芯片的上游支持,拥有较新版本 Mac 电脑的用户可以期待在其 M1 驱动的机器上运行 Linux。对于技术人员来说,这很性感。 众所周知,让 Linux 在 M 芯片支持的苹果设备上运行并不容易。 在这些芯片问世之初,Torvalds 就向 ZDNet 表达过想在下一代 Mac 设备上运行 Linux 的愿望。但他担心地说,「M1 的主要问题是 GPU 和它周围的其他设备,因为这很可能会阻止我使用它。除非苹果开放,否则它不会有任何 Linux 支持。」 幸运的是,Asahi Linux 内核的开发团队迎接了挑战。他们的目标是将 Linux 发行版本移植到 Apple Silicon 芯片上,让 M1 / M2 芯片的 Mac 设备也能运行 Linux 发行版本。 在过去的一年里,该团队先后官宣了首个支持 Mac M1 芯片的 Asahi Linux 版本、首个支持 Mac M2 芯片的 Asahi Linux 版本以及首个适配 Apple Silicon 的 GPU 驱动程序等。这次 Linux 6.2 支持苹果 M 芯片,Asahi Linux 团队功不可没。 随着 Linux 6.2 官宣支持 M 芯片,主流 Linux 用户的烦恼将逐步被解决。当然,目前这些还都处于试验阶段,但这个阶段不会持续太久。Linux 6.2 有望成为 Ubuntu 23.04 的默认内核,并在 4 月下旬 Linux 6.3 发布之前包含在 Fedora 38 中。 与此同时,2022 LTS 内核 Linux 6.1 将继续维护到至少 2026 年底。 此外,Linux 6.2 内核还包括许多由 Intel、AMD、Google 和 Red Hat 等公司贡献的特性。值得注意的新增功能包括开箱即用的对 Intel Arc Graphics (DG2/Alchemist) 的稳定支持,以及使用 Nouveau 开源代码对 Nvidia GeForce RTX 30 系列「安培」加速图形的初始支持。Linux 6.2 内核还包括更新的驱动程序,这包括对 OneXPlayer 游戏手持设备、Habana Labs 的 Gaudi2 AI 加速器等的支持。 这个新内核还包括 Call Depth Tracking,以帮助提高英特尔 Skylake 时代 PC 的性能,以及各种文件系统驱动程序增强和安全改进。除了新的硬件支持之外,NTFS3 文件内核驱动程序也得到了改进,并使用新的挂载选项进行了更新。 参考链接:https://www.zdnet.com/article/linux-6-2-the-first-mainstream-linux-kernel-for-apple-m1-chips-arrives/ 往期回顾 基础知识 【CV知识点汇总与解析】|损失函数篇 【CV知识点汇总与解析】|激活函数篇 【CV知识点汇总与解析】| optimizer和学习率篇 【CV知识点汇总与解析】| 正则化篇 【CV知识点汇总与解析】| 参数初始化篇 【CV知识点汇总与解析】| 卷积和池化篇 (超多图警告) 【CV知识点汇总与解析】| 技术发展篇 (超详细!!!) 最新论文解析 NeurIPS2022 Spotlight | TANGO:一种基于光照分解实现逼真稳健的文本驱动3D风格化 ECCV2022 Oral | 微软提出UNICORN,统一文本生成与边框预测任务 NeurIPS 2022 | VideoMAE:南大&腾讯联合提出第一个视频版MAE框架,遮盖率达到90% NeurIPS 2022 | 清华大学提出OrdinalCLIP,基于序数提示学习的语言引导有序回归 SlowFast Network:用于计算机视觉视频理解的双模CNN WACV2022 | 一张图片只值五句话吗?UAB提出图像-文本匹配语义的新视角! CVPR2022 | Attention机制是为了找最相关的item?中科大团队反其道而行之! ECCV2022 Oral | SeqTR:一个简单而通用的 Visual Grounding网络 如何训练用于图像检索的Vision Transformer?Facebook研究员解决了这个问题! ICLR22 Workshop | 用两个模型解决一个任务,意大利学者提出维基百科上的高效检索模型 See Finer, See More!腾讯&上交提出IVT,越看越精细,进行精细全面的跨模态对比! MM2022|兼具低级和高级表征,百度提出利用显式高级语义增强视频文本检索 MM2022 | 用StyleGAN进行数据增强,真的太好用了 MM2022 | 在特征空间中的多模态数据增强方法 ECCV2022|港中文MM Lab证明Frozen的CLIP 模型是高效视频学习者 ECCV2022|只能11%的参数就能优于Swin,微软提出快速预训练蒸馏方法TinyViT CVPR2022|比VinVL快一万倍!人大提出交互协同的双流视觉语言预训练模型COTS,又快又好! CVPR2022 Oral|通过多尺度token聚合分流自注意力,代码已开源 CVPR Oral | 谷歌&斯坦福(李飞飞组)提出TIRG,用组合的文本和图像来进行图像检索 |
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