基于英特尔®DL Boost技术的 AI 性能优化
黄文欢介绍了基于英特尔®深度学习加速(Intel®DL Boost)技术的 AI 性能优化相关内容。首先介绍了英特尔®AVX-512 及深度学习加速技术在各代英特尔®至强®处理器上的演进，包括第一代深度学习加速技术 VNNI；第二代®深度学习加速技术 BFloat16；及下一代深度学习加速技术 AMX。接下来，和大家一起分享了这些深度学习加速技术在龙蜥社区 AI SIG 中的应用及带来的性能提升，包括对深度学习框架 TensorFlow 和 PyTorch 的优化，及用于模型压缩的优化工具 INC。最后介绍了下一代至强可扩展处理器 Sapphire Rapids 上 AMX 技术，并分享了其理论性能提升及相关应用场景。
龙蜥社区走进Intel MeetUp 社区理事长马涛致辞
Intel 在龙蜥社区围绕 Intel 芯片等方面的工作，我认为主要有以下 3 个比较重要的特点： 第一个是全面性。龙蜥社区在整个场景方面是非常丰富的，无论是云原生、机密计算、应用加速等等。这些丰富的场景以及如何在这些场景下去围绕操作系统、Intel 的芯片来进行场景化、定制化的加速是龙蜥的核心的技术。 第二 Intel 在龙蜥社区参与的很多工作是非常深入的。针对刚才提到的场景，Intel 在龙蜥社区做了非常多的定制和优化。所以说龙蜥在如何使用 Intel 芯片去加速应用，让应用跑得更快、更稳和更好等方面是积累丰富的经验。 第三 Intel 在龙蜥社区做出的很多工作也是在全球领域非常领先的。 所以总结来看， Intel 在龙蜥社区贡献的三个关键词是：全面、深入和领先。
龙蜥社区走进Intel MeetUp 理事杨继国致辞
Intel 是龙蜥社区首批理事成员单位，多次参加技术委员会和运营委员会的工作，创建并维护 Intel 架构兴趣小组，将 Intel 的新平台、新特性、新优化都贡献并集成到龙蜥社区发行版中，使得广大平台用户能第一时间在龙蜥操作系统上获得对新平台的支持，进而使得龙蜥操作系统在全球范围内的操作系统发行版本中走在前列。 龙蜥社区自成立以来吸引了众多业界生态伙伴以及广大开源开发者的广泛参与。我觉得以下两方面特别重要： 第一点是不同领域的生态伙伴的加入，整个生态结构更加多样和完整。龙蜥社区生态伙伴已超过两百家，涵盖了不同的领域，生态更加丰富健壮。 第二点是广泛的开发者参与，社区更具生命力和活力。龙蜥社区已经建立了多个技术方向的特殊兴趣小组，不断吸引着广大开发者加入到社区，推动社区在各个技术领域上的创新。
SPDK 高性能存储实践与优化
童坤坤对 SPDK 的概念原理做了介绍，包括 SPDK 实现高性能的核心要点、SPDK 线程模型、通道模型等。结合 SPDK 在移动云虚拟云主机应用场景，阐述了虚拟化技术、I/O 虚拟化、虚拟化分类、virtio 原理、vring IO 请求流程、基于 qemu-vhost 的半虚拟化存储。并介绍了移动云在 SPDK 实践中遇到的问题以及应对与优化，包括 SPDK 可运维监控、SPDK 存储热迁移、SPDK 热更新、SPDK 快速恢复。最后介绍 SPDK 演进历史并对 SPDK 未来做出展望。
Intel 新平台虚拟化技术演讲
李肖瑶介绍了未来 Intel 在虚拟化技术方面的新功能。新功能可以分为两类，一类为需要做虚拟化支持的新功能，即由 hypervisor 将新功能正确地虚拟化给虚拟机，使得虚拟化系统可以使用，如 CET、AMX、Arch LBR、PKS、UI。另一类为针对虚拟化的新功能，由 hypervisor 支持使用来增强 hypervisor 的能力或安全性，如 SVA、SIOV、TDX、 Bus Lock Detection、 Notify VM exit、IPI virtualization。
英特尔®资源调配技术（英特尔®RDT）与业务混布
崔龙一开始介绍了多核心服务器上，由于资源共享带来的云上服务 QoS 波动，以及 Intel RDT特性对于内存带宽和 L3 cach e用量的监测和分配技术对于保证 QoS 的保障作用 ，intel RDT 特性在上游 Kernel 的支持情况。接着详细介绍了如何通过 pqos 和 Kernel resctrl 接口使用 Intel RDT。同时还以 speccpu 为例，说明了不同负载，对资源的敏感程度差异较大。最后介绍了一系列 Intel RDT 在实际业务混部中部署的实例。
中移动算力网络中的云原生虚拟化
中国移动信息技术中心 PaaS 架构师魏宝辉分享了《中移动算力网络中的云原生虚拟化》技术演讲。他对中国移动算力网络的基本布局规划做了简要介绍，算力网络是以算为中心、网为根基的新型信息基础设施 。通过技术升级实现算力无处不在、网络无所不达、智能无所不及的愿景。 在多样性算力的开发过程中，对云原生技术栈的需求愈发突显，开发团队多，发布调试频繁，对 k8s 集群环境需求量大，但是算力资源有限，开发环境的供给速度，跟不上业务的发展速度。中国移动信息技术中心通过 kubevirt 的云原生虚拟化技术，结合 gitops，云 ide 等工具体系，打造了自动化交付的全功能开发环境。在技术上采用了 vm in pod 的模式，并将 k8s 集群放入 pod 内。有效突破了物理机供给 k8s 集群紧张的情况，实现了用 8 台物理主机交付 170 多个开发集群。这种高效的自动化交付能力，也通过云原生虚拟化技术屏蔽了底层的硬件差异，以标准化的 k8s 交付方式，满足开发者的集群使用需求，提升算力资源的利用率，释放更大的算力价值。
中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国为龙蜥峰会致辞
中国软件行业协会常务副秘书长陈宝国为龙蜥峰会致辞：“随着计算能力的发展，器件、计算无处不在，由计算所带来的操作系统的演化和进化也在不断地生成。”他说到：“桌面、服务器、移动端、智能设备大量涌现，操作系统应运而生，操作系统怎么发展？龙蜥为操作系统的发展提供了一条解决的方案，也给操作系统的业界带来一个启示。”