Uruky 是一款基于订阅制的隐私优先搜索引擎,旨在作为广告资助型生态系统的纯净替代方案。该平台总部位于欧盟,优先考虑用户匿名性,采用无需姓名或电子邮件的账户号码系统,效仿了 Mullvad 等服务的做法。 用户每月支付 5 欧元,即可获得无广告、无追踪的搜索体验,并可手动自定义搜索结果,例如置顶或屏蔽特定域名。Uruky 明确拒绝当前行业内整合人工智能的趋势,专注于纯粹的搜索功能。值得注意的是,长期订阅用户在 12 个月后可获取平台的源代码,这体现了其对透明度和用户所有权的承诺。通过利用欧盟境内的基础设施和搜索供应商,Uruky 将自己定位为一款原则鲜明、极简的工具,适合那些寻求私密、非算法化搜索体验的用户。
为了实现高性能计算的普及,我开发了一个 Linux 内核模块,能够让消费级 AMD 迷你主机上普通的 USB4/雷电(Thunderbolt)接口充当 InfiniBand 设备。这种实验性的 RDMA-over-USB4 实现方案,让普通家庭用户无需昂贵的企业级网络硬件,即可运行分布式 AI 工作负载,如张量并行推理和 FSDP 训练。
通过绕过标准网络协议栈,该方案在 Strix Halo 迷你主机上取得了令人瞩目的性能表现:
* **吞吐量:** 双向原始 RDMA 吞吐量约 95 Gb/s(远超标准 2.5 GbE 约 2.3 Gb/s 的极限)。
* **延迟:** 单向延迟约 7 微秒,显著优于传统的软件方案。
* **效率:** 将 Gemma 3 27B 模型 LoRA FSDP 步骤的训练时间从以太网连接下的 1,359 秒缩短至 126 秒。
该项目成功实现了在消费级硬件上进行多节点 AI 训练。但需要注意的是,这是一个包含 AI 生成代码的实验性研究项目。它仅供测试使用,不提供任何担保,且涉及不稳定的内核模块,请谨慎使用。