【菜科解读】

简介：

在如今这个数字信息爆炸的时代，手机已经成为我们生活中不可或缺的一部分。

从拨打电话到发送短信，手机帮助我们维持着各种人际关系。

然而，随着时间的推移，我们的手机通话记录可能会越来越多。

及时清除不必要的通话数据不仅能够释放设备的存储空间，还能保护个人隐私。

在这篇文章中，我们将详细介绍如何在手机上清除通话数据，帮助科技爱好者和新手用户轻松掌握相关操作。

工具原料：

系统版本：

• Android 12
• iOS 16

品牌型号：

• Samsung Galaxy S22
• iPhone 14

软件版本：

• 三星电话应用程序（版本：2023.6.15）
• iOS 通话记录

一、为什么要清除手机通话数据？

1、释放存储空间：随着通话记录的增加，尤其是有过大量未接来电及长时间通话记录的情况下，这些数据可能占用一定的存储空间。

及时清除能够帮助设备更流畅地运行。

2、保护个人隐私：通话记录中有许多敏感信息，包括通话时间和联系人的电话号码。

删除这些记录对保护隐私非常重要。

3、避免数据泄露：手机一旦丢失或被盗，未加密或未删除的通话记录可能会让不怀好意的人获取敏感信息。

二、如何在Android手机上清除通话数据？

1、打开通话应用：在Samsung Galaxy S22上，点击“电话”图标进入拨号器界面。

2、访问通话记录：在拨号器界面，点击“最近通话”选项以查看所有通话记录。

3、选择要删除的记录：长按某个通话记录进行选择，你可以多选或者全选。

4、清除通话记录：在选择完毕后，点击屏幕上方的“删除”按钮，确认删除即可。

注意：有部分手机支持智能清理功能，用户可以根据存储空间提示进行智能删除。

三、如何在iOS设备上清除通话数据？

1、打开通话应用：在iPhone 14上，点击“电话”图标，进入界面。

2、访问通话记录：点击下方的“最近”选项卡查看所有通话记录。

3、删除单条记录：向左滑动每条通话记录，点击“删除”按钮即可删除单条记录。

4、清除所有通话记录：点击右上角的“编辑”按钮，然后选择“清除”选项，选择“清除所有通话记录”以删除所有记录。

内容延伸：

1、数据备份的重要性：在清除通话数据前，建议用户使用本地或云端备份以防需要时恢复。

2、自动化处理工具：一些手机管理工具或第三方应用可以自动处理和清除通话记录，提高效率，比如“CCleaner”。

总结：

通过本教程，您了解了在不同系统的手机上清除通话数据的步骤。

定期清除通话记录不仅能帮助您释放设备空间，还能保障个人隐私安全。

同时，通过了解一些额外的知识如数据备份等，您可以对手机管理更上一层楼，享受更流畅和安全的设备使用体验。

HTC手机数据清除方法大全 ，一键帮您轻松解决数据清理问题

通过案例的穿插，我们将详细介绍该工具的使用方法和优势，让您对其有更深入的了解。

工具原料：系统版本：Android 9.0品牌型号：HTC U12+软件版本：DataCleaner 2.0一、一键清理无用文件1、打开DataCleaner 2.0应用，点击“一键清理”按钮。

2、工具会自动扫描您的手机内存，找出无用的缓存文件、临时文件等。

3、点击“清理”按钮，工具将快速清理这些无用文件，释放宝贵的存储空间。

二、隐私数据彻底清除1、进入DataCleaner 2.0应用的“隐私清理”功能。

2、选择需要清除的隐私数据，如短信记录、通话记录、浏览历史等。

3、点击“清除”按钮，工具将彻底删除这些隐私数据，保护您的个人隐私。

三、应用程序管理1、在DataCleaner 2.0应用的“应用管理”功能中，您可以查看手机上已安装的所有应用程序。

2、通过查看应用程序的大小和使用情况，您可以决定是否卸载某些占用空间较大或长时间未使用的应用。

3、点击“卸载”按钮，工具将帮助您快速卸载这些应用程序，释放更多存储空间。

四、总结通过使用DataCleaner 2.0工具，您可以轻松解决HTC手机的数据清理问题。

一键清理无用文件、隐私数据彻底清除以及应用程序管理等功能，让您的手机始终保持高效运行和个人隐私安全。

建议定期使用该工具进行数据清理，以保持手机的良好状态。

英伟达力荐，小团队两个月开源一款「光速级」智能体推理引擎

尤其是在 Coding Agent 爆发之后，算力问题变得前所未有地尖锐。

Claude Code、Codex、Cursor 等产品正在把 AI 从「问答工具」变成「持续运行的软件协作者」，单次会话轻松突破 50K tokens，系统负载转向了更极端、更复杂的智能体负载。

最近有关算力的大新闻层出不穷。

今天的最新消息：马斯克的 SpaceX 与 Anthropic 宣布达成了重磅协议，超过 22 万块英伟达 GPU 将为 Anthropic 所用。

而 Anthropic 对与 SpaceX 合作开发未来的太空算力体系「表示有兴趣」。

在如此庞大的算力需求下，除了开源还有节流。

也是今天的最新消息：OpenAI 发布了多路径可靠连接 (MRC)，可帮助大型 AI 训练集群更快、更可靠地运行，并减少 GPU 时间的浪费。

我们知道，即便只是单 GPU 吞吐率上的微小提升，一旦应用到生产级集群中，也能够在服务持续增长需求的同时，节约相当可观的算力。

来自 LightSeek Foundation 的一个小团队，在两个月时间内打造了一个全新的，号称「光速」的大模型推理引擎 TokenSpeed。

这一引擎拥有 TensorRT LLM 级别的性能，vLLM 级别的易用性。

并且拥有 NVIDIA Blackwell 上最快的 MLA 注意力内核。

一经发布，TokenSpeed 就受到了英伟达发推文力荐。

目前，该引擎已经开源。

让我们参阅其技术博客，来深入了解「光速」引擎的技术细节。

博客标题：TokenSpeed: A Speed-of-Light LLM Inference Engine for Agentic Workloads 博客链接：https://lightseek.org/blog/lightseek-tokenspeed.html Github 链接：https://github.com/lightseekorg/tokenspeed TokenSpeed 技术简介 TokenSpeed 从第一性原理出发，专门为智能体推理场景设计。

它为智能体负载提供接近「光速级」的推理能力，核心包括：基于编译器的并行建模机制、高性能调度器、安全的 KV 资源复用约束、支持异构加速器的可插拔分层 kernel 系统，以及用于低开销 CPU 侧请求入口的 SMG 集成。

建模层采用本地 SPMD（Single Program, Multiple Data，单程序多数据）设计，在性能与易用性之间取得平衡。

TokenSpeed 允许开发者在模块边界指定 I/O placement 注解。

随后，一个轻量级静态编译器会在模型构建过程中自动生成所需的 collective operation，从而无需手动实现通信逻辑。

TokenSpeed 调度器将控制平面（control plane）与执行平面（execution plane）解耦。

控制平面使用 C++ 实现，并被构建为一个有限状态机（FSM），结合类型系统，在编译期而非运行期强制执行安全资源管理，包括 KV cache 状态转移与使用。

请求生命周期、KV cache 资源以及重叠执行时序，都通过显式 FSM 状态迁移与所有权语义进行表示，因此系统正确性并非依赖约定，而是由一个可验证的控制系统来保证。

执行平面则使用 Python 实现，以保持开发效率，使研究人员与工程师能够更快进行功能迭代，并降低整体认知负载。

TokenSpeed 的 kernel 层将 kernel 从核心引擎中解耦，并将其视为一级模块化子系统。

它提供了可移植的公共 API、集中的注册与选择机制、组织良好的实现结构、面向异构加速器的可扩展插件机制、经过整理的依赖体系，以及统一的快速迭代基础设施。

与此同时，团队还针对 NVIDIA Blackwell 架构进行了大量性能优化。

例如，他们构建了当前智能体负载场景下速度最快的 MLA（Multi-head Latent Attention，多头潜在注意力）kernel 之一。

在 decode kernel 中，由于部分场景下「num_heads」较小，团队通过对「q_seqlen」与「num_heads」进行分组，以更充分利用 Tensor Core 的计算能力。

而 binary prefill kernel 则包含了经过精细调优的 softmax 实现。

目前，TokenSpeed MLA 已被 vLLM 采用。

TokenSpeed 性能预览 Coding Agents（编码智能体）带来了异常严苛的推理工作负载，上下文通常会超过 50K tokens，对话也经常跨越数十轮。

大多数公开基准测试并不能充分捕捉这种行为。

研发团队与 EvalScope 团队一起，基于 SWE-smith 轨迹对 TokenSpeed 进行评估，这些轨迹密切反映了生产环境中 Coding Agents 的流量情况。

由于生成速度对 Agent 的用户体验至关重要，因此，团队的目标是在维持单用户 TPS（每秒 token 数）下限的同时，最大化单 GPU 的 TPM（每分钟 token 数）—— 通常是 70 TPS，有时是 200 TPS 或更高。

此外，研发团队针对 TensorRT-LLM（目前 NVIDIA Blackwell 平台上的最高水平）对这一设计进行了基准测试，并在认为针对 Agentic workloads 存在更好权衡的地方，采取了与之不同的设计方案。

下图展示了在不同部署配置下（无 PD 解耦），TokenSpeed 与 TensorRT-LLM 的 Kimi K2.5 性能帕累托曲线（Pareto curves）。

每条曲线都以 TPS/User（横轴）作为延迟指标，以 TPM/GPU（纵轴）作为吞吐指标，并通过扫描并发数绘制而成。

对于 Coding Agents（高于 70 TPS/User），最佳配置是 Attention TP4 + MoE TP4。

在这一配置下，TokenSpeed 在整个帕累托前沿上均优于 TensorRT-LLM：在最低延迟场景下（batch size 1）大约快 9%，在 100 TPS/User 附近吞吐量大约高 11%。

团队表示，他们的核心优化之一是 TokenSpeed MLA。

下图对比了 TokenSpeed MLA 与 TensorRT-LLM 的 MLA，后者是目前 NVIDIA Blackwell 上的 SoTA。

可以看出来，优化后的二进制版本预填充内核（prefill kernel），使用 NVIDIA 内部旋钮来微调 softmax 实现，在 Coding Agents 的五种典型预填充工作负载（带长前缀 KV cache 的 prefill）中，都超过了 TensorRT-LLM 的 MLA。

解码内核则将查询序列轴折叠进头轴，以更好地填充 BMM1 的 M tile，从而提升 Tensor Core 利用率。

结合其他优化，在带有 speculative decoding 的典型解码工作负载中（batch size 为 4、8、16，且带长前缀 KV cache），这使得相对于 TensorRT-LLM 来说，延迟几乎降低了一半。

最后，研发团队也表示，该项目于 2026 年 3 月中旬启动开发，虽然目前展示了惊人的性能，但仍有大量底层代码（如 PD 分离、KV 存储等）正在合并和完善中，接下来将继续推进。

从上述性能表现来看，不难看出，TokenSpeed 的出现旨在通过更现代化的架构设计，打破传统推理框架在易用性与极致性能之间的平衡点，为大规模 Agent 部署提供了一个高性能、开源的底座。

而英伟达的力荐，也说明推理引擎正在成为 Agent 时代基础设施竞争的一个新焦点。

更多信息，请参阅原博客！ 参考链接： https://x.com/lightseekorg/status/2052048105412141376 https://x.com/NVIDIAAI/status/2052061195381911806