AMD Zen 5 的性能突破 SIMD 编程在纯 ffmpReg 简介一个完全用纯 Rust 重写的 ffmpeg 库。](https://rustcc.cn/article?id1568fafd-f7e8-4ccd-bf58-957425bcd82d)嗨各位 Rustaceans我今年 21 岁我一直在开发ffmpReg它是用纯 Rust 语言完全重写的 ffmpeg。过去五天我一直专注于扩展容器和编解码器支持。目前ffmpreg 可以转换 WAV 格式pcm_s16le → pcm_s24le → pcm_f32le并能部分读取 MKV 流显示容器、编解码器和时基信息。完整的容器支持即将推出。如果你觉得这个项目有趣给它点个赞真的能帮助它保持势头。r/rust - ffmpReg 简介一个完全用 Rust 重写的 ffmpeg 库。【实验性】通过二进制协议使用 SolidJS 驱动 Zed 的 GPUI——一种“无 DOM” GUI 架构嗨各位Rustaceans我一直在尝试一个想法如果我们能将 SolidJS 的 DX 与 Zed 的 GPUI 引擎的原始性能结合起来会怎么样我没有使用 WebView如 Tauri/Electron而是构建了一个名为Alloy 的原型。建筑设计逻辑层SolidJS已编译运行在嵌入式 QuickJS 运行时环境中。协议自定义二进制命令缓冲区不使用 JSON 序列化。JS 线程将字节码CreateNode、SetStyle、UpdateText 等写入 Uint8Array。渲染层Rust 每帧消耗一次缓冲区更新“Shadow DOM”结构并直接使用GPUI进行渲染。“Vibe Coding”免责声明这是一个“第0阶段”的概念验证。为了快速验证架构我使用了LLMClaude/Gemini生成了大量样板代码特别是JS到Rust的粘合代码。好消息管道运行正常我有一个可用的计数器示例它通过细粒度的响应式控制原生像素。缺点代码不够完善。具体来说样式引擎存在缺陷GPUI 修饰符的动态映射比较棘手。我发帖的目的是我认为这种架构通过二进制流实现逻辑/渲染分离是实现高性能 GUI 的可行方案。我正在寻求关于该架构的反馈并希望熟悉 GPUUI 内部机制的人士能够帮助我改进样式系统。仓库Alex6357/alloy一个“无 DOM” GUI 运行时SolidJS 逻辑驱动 Rust GPUI 渲染。Haagenti v0.1.0 - 在单个消费级 GPU24GB 显存上进行 70B 模型推理Haagenti v0.1.0 - 在单个消费级 GPU24GB 显存上进行 70B 模型推理今天我发布了 Haagenti这是一个纯 Rust 压缩库它能让你在现有硬件上实现前沿的 AI 推理。请原谅我的啰嗦因为并非每个人都了解下面的数学原理。声称一个 700 亿参数模型可以在单个RTX 4500 Ada24GB 显存上运行。不合理的计算FP16 精度下 700 亿参数约需 140GB 内存。即使是 INT4 量化也需要约 35GB 内存。RTX 4500 Ada 显卡只有 24GB 内存。方法Haagenti 实现了HoloTensor编码——一种用于神经网络权重的全息压缩和渐进式重构技术。权重以压缩形式存储在显存 (VRAM) 中并在推理过程中按需解压缩。真实的数字当前测得吞吐量1.3 个令牌/秒目标吞吐量25 个令牌/秒是的1.3 tk/s 的速度确实很慢。但问题是——它不是哈根蒂处理器。我们发现瓶颈在于张量库的开销。每次加载 448MB 的张量需要 306 毫秒而理论上的最短时间仅为 18 毫秒。这是库层而非压缩层造成的 17 倍性能损耗。完整分析docs/CANDLE-CEILING-ANALYSIS.mdHaagenti 的任务是将 140GB 的数据装进 24GB 的存储空间。它做到了。吞吐量问题出在上游。接下来是Nihil——一个基于Sigil的张量库专为全息内存访问模式而设计。我们预计它的速度将达到25 tk/s。为什么发布速度定在 1.3 tk/s因为 Haagenti 算法有效。压缩算法有效。显存适配算法有效。而且也许有人会在我之前解决张量库的问题。从更宏观的角度来看前沿人工智能不应该需要云基础设施或企业级硬件。如果这种模式可行你就可以在本地私有地运行自己的 700 亿模型而且可以使用你实际可以购买的 GPU。28 个 crate。纯 Rust 编写。支持 SIMD 加速。可选 CUDA。MIT 许可。链接GitHubhttps://github.com/Daemoniorum-LLC/haagenti crates.iohttps://crates.io/crates/haagenti发布中由 Lilith Crook 和 Claude (Opus 4.5) 构建From 日报小组 时光社区学习交流平台订阅Rustcc论坛: 支持rss 微信公众号Rust语言中文社区