少年派的奇幻漂流

工程师分析 Win11 争议后台服务：用于性能诊断，含 84 个诊断脚本_我的网站

大宋提刑官

A | 8 月 26 日消息，逆向工程师 Xusheng Li 于 8 月 15 日发布博文，深度分析了 Windows Health and Optimized Experiences 服务。曾于 8 月 3 日报道，微软为 Win11 系统新增上述后台服务，网友反馈该服务会在电脑每次开机时自启动，持续监控 CPU 使用率、温度和电池情况，并每隔 15 分钟将数据发给微软。

B | 微软副总裁斯科特 · 汉塞尔曼回应表示该功能上线于 2025 年，用途主要是采集性能诊断数据。逆向工程师 Xusheng Li 逆向该服务的 whesvc，其结果基本印证了微软的说明，但也发现其底层架构比普通性能诊断工具复杂得多。whesvc 服务的核心功能位于 windiag.dll（229 KB），该动态链接库内嵌 Lua 5.4.7 脚本语言。

凤凰网科技讯 8月24日，摩尔线程正式发布《MTT S5000 Prefill-as-a-Service技术白皮书》，基于旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000，提出Prefill-Decode异构解耦方案，面向AI Agent、代码生成、超长文档分析等长上下文推理场景，旨在破解推理成本瓶颈。微软还提供 whesvc_assets.dll，其中包含 84 个已编译 Lua 脚本，用于处理不同诊断场景。脚本引擎公开了 79 个原生函数，可访问 Windows 的多类系统能力。

白皮书指出，大模型输入上下文规模进入百K至1M级别后，Prefill（预填充，计算密集型）与Decode（解码，访存密集型）在同一资源池混跑造成结构性算力错配。该服务可以读取和修改 Windows 注册表，执行文件操作，创建并交互进程，查询 WMI（Windows 管理规范），收集 ETW（Windows 事件跟踪）记录，检查安全令牌，获取电源和温度信息，下载符号文件，创建 .cab 文件，并发起 HTTP 请求。

C | 解决方案是将二者彻底解耦，分别运行在各自最契合的硬件资源池上，实现单位Token基础设施成本大幅下降。MTT S5000硬件特性与Prefill任务高度契合：提供高稠密算力压缩首字时延，原生支持FP8全精度计算，并全面兼容CUDA及PyTorch、vLLM等主流推理框架。

D | 实测数据显示，在64K上下文场景下，单机Prefill吞吐达95,920 tok/s，按智谱API定价测算，满负载下单机月收入可达64.6万元；400K极限长序列场景TPM达2.6MTokens，吞吐平稳可控。摩尔线程表示，大模型产业竞争下半场本质上是推理效率与商业回报的较量，该方案旨在帮助企业在万亿参数与Agent时代降低总拥有成本。完整白皮书已在官网发布。

。服务还提供通用 FFI（外部函数接口），允许脚本调用原生动态链接库，并操作多种 Windows 句柄。不过，Li 没有发现微软利用这些能力随机修改文件或注册表，现有脚本主要执行常规诊断任务。这些脚本可以在应用停止响应后采集跟踪记录，监控输入延迟和显示异常，识别启动缓慢的应用，并检测长期处于挂起状态的服务。电源相关模块能够调查电池异常耗电，判断阻止电脑进入睡眠状态的原因，并响应持续的高功耗行为。memory_handle_leak 模块会在多个时间间隔内跟踪内存和句柄数量，再结合连续增长情况与线性回归斜率，区分潜在内存泄漏和正常增长。system_summary 模块会生成 900 秒、即 15 分钟的 JSON 摘要，但文件保存在本地。尽管服务具备网络功能，Li 没有找到任何会实际发起任意 HTTP 请求的场景。