为虚拟机提供绝佳隔离效果,同时亦延伸至更为广泛的ARM服务器领域。
Xen项目已经发布其虚拟机管理程序的4.10版本。
项目维护负责人Julien Grail写道,“正如Xen 4.9一样,我们在Xen 4.10中同样坚持以安全为中心的原则,投入大量精力提升代码质量并强化安全性水平。”
“这不可避免地会放慢我们对新功能的接受度,自然也推迟了版本发布的速度; 但我们相信,我们已经在成熟的安全实践与创新之间找到了有意义的平衡点。”
那么新版本带来哪些新惊喜?首先是在选定CPU上运行虚拟机的能力,以及提供一种更好的方式“在处理器上表达vCPU的位置偏好,从而在适当配置条件下提升缓存与内存性能。”
虚拟机内省机制得到增强,特别是“在ARM上为虚拟机添加了软件页表walker,其为ARM CPU的引入打下了良好的基础。”
新的UI则允许用户轻松实现“对特定引导参数的修改,而无需重新引导Xen。”
根据该项目最新版本发布内容的说明,“目前可通过配置文件中的类型选项选择访客类型,其中用户可以选择PV、PVH或者HVM访客。”
对系统芯片的支持能力也已经得到增强,目前其可支持64位ARMv8-A架构高通Centriq 2400与Cavium ThunderX芯片。由于二者皆属于服务器架构,因此Xen显然已经决定为市场上可能陆续出现的ARM支持型服务器作好准备。
不过此次发布的新版本也同时增加了在微型服务器上运行二级缓存分配技术(简称CAT)的支持能力,而这项技术为英特尔CPU所独有。因此,Xen项目明显不会在ARM上押下全部赌注。
感兴趣的朋友可以点击此处查看完整的版本说明,亦可点击此处参阅如何访问并构建这套最新发行版。
如果大家此前已经注意到美国国家安全局曾经为Xen项目贡献大量代码,那么这一次同样不例外——国安局方面继续被列入贡献者名单之内。
好文章,需要你的鼓励
浙江大学研究团队开发了ContextGen,这是首个能够同时精确控制多个对象位置和外观的AI图像生成系统。该系统通过情境布局锚定和身份一致性注意力两大创新机制,解决了传统AI在多对象场景中位置控制不准确和身份保持困难的问题,并创建了业界首个10万样本的专业训练数据集,在多项测试中超越现有技术。
上海交通大学研究团队开发的SR-Scientist系统实现了人工智能在科学发现领域的重大突破。该系统能够像真正的科学家一样,从实验数据中自主发现数学公式,通过工具驱动的数据分析和长期优化机制,在四个科学领域的测试中比现有方法提高了6%-35%的精确度。这标志着AI从被动工具转变为主动科学发现者的重要里程碑。