随着 RISC-V 生态向高性能领域持续拓展，定制硬件指令的潜力释放，越来越依赖于编译器对指令语义的精准映射与高效利用。中兴通讯操作系统产品部编译器专家唐玉科分享了《软件基石：RISC-V编译器生态建设实践》。唐玉科以向量绝对值计算指令为典型案例，从问题分析、IR 建模、指令模版定义、汇编代码生成等方面，完整描述一条硬件指令在 GCC 编译器中的 “从无到有”的过程，帮助开发者掌握指令扩展的核心方法，赋能 RISC-V 生态高效落地，建立软硬协同设计思维，切实赋能 RISC-V 架构在多样化场景中的高效落地与生态繁荣。

RISC-V生态的繁荣离不开编译器工具链的持续演进。玄铁团队一直在重点推进 RISC-V 后端在编译器上游社区和主流操作系统社区（如龙蜥、如意等）的功能支持和性能优化工作。会上，尚云海分享了玄铁团队围绕 RISC-V 指令集功能支持、性能优化两个方面，分析目前的支持状态以及与其他架构的差距，并分享玄铁团队在 RISC-V 编译器优化上取得的进展，如后端层面如何开启高效的指令 fusion 优化，中端层面如何在循环变换、自动向量化决策等方向上提升编译质量。

随着 RISC‑V 生态快速成熟，x86、ARM 等传统架构向 RISC‑V 平台的跨架构迁移需求激增，代码适配难、效率低、验证周期长成为产业痛点。中兴通讯 RCH 系统部生态工具专家申林分享了《面向RISC-V的跨架构代码智能迁移工具研发及性能优化实践》。为此研发专用智能迁移工具，可自动扫描解析源码，精准定位架构依赖代码，智能完成适配修改，实现高效迁移。工具集成编译校验、性能调优功能，保障程序稳定高效运行，支持 Web 端、Skill 模式部署，为 RISC‑V 生态规模化迁移提供工程化解决方案。

通过给 Go 工具链移植 RISC-V zvk 相关指令的实际例子，分享及探讨了如何在编译器领域应用 AIGC 生产力工具。

他从 RISC-V 应用迁移视角出发，围绕 x86 到 RISC-V 迁移过程中可能出现的并发语义差异，与现场嘉宾探讨了如何利用编译器 IR、事件提取与内存模型验证等方法辅助识别潜在风险，并初步讨论性能优化与正确性保持之间的工具链闭环。

介绍了阿里巴巴基于 Alibaba Dragonwell （一款免费的 OpenJDK 发行版，提供长期支持（LTS），涵盖性能增强、安全修复以及性能增强等特性），在 RISC-V 架构上的探索工作。从 2022 年开始，Alibaba Dragonwell 团队联合达摩院，参与 RISC-V 后端研发，为Dragonwell JDK 增加对 RISC-V 的支持，同时对上游 OpenJDK RISC-V 后端提供多个贡献，以及今后针对 Datacenter 的 RISC-V 芯片的展望。

2026 开放原子开源生态大会上，在开放原子开源基金会理事长谢少锋和龙蜥社区理事们的见证下，龙蜥社区（OpenAnolis）正式官宣升级为 AI 原生操作系统社区，并发布了面向智能体系统的社区级技能生态平台 SkillHub 。

2026 开放原子开源生态大会上，龙蜥社区迎来了发展历程中的又一重要里程碑——正式完成向开放原子开源基金会的捐赠。在捐赠仪式上，开放原子开源基金会秘书长助理李博出席见证，龙蜥社区理事长马涛代表社区完成签约。会上，阿里巴巴集团合伙人、阿里云高级副总裁蒋江伟分享了开源战略在阿里巴巴的落地实践。蒋江伟强调，在 AI 时代，操作系统是被重塑最深的基础软件层，龙蜥社区正是这一变革中的关键力量。同时，在大会上蒋江伟宣布了将龙蜥社区正式升级为“AI原生操作系统社区”。

沐曦股份SGLang推理引擎核心开发者杨鑫压轴分享《沐曦GPU对SGLang的深度适配与工程实践》。视频详解SGLang在沐曦GPU上的全流程适配、自研MXMACA软件栈技术亮点，以及最新模型适配进展与性能优化实战，全面展示国产算力与开源推理框架深度融合的工程成果。

SGLang社区核心维护者童心源深度解读《SGLang Roadmap：面向大模型与多模态模型的高性能开源推理系统》。视频涵盖SGLang发展历程，重点剖析PD分离、多模态与硬件支持、RL/post-training部署等关键技术创新，并分享开源社区协作进展及最新性能优化路线图，带你全面了解这一高性能开源推理系统的前沿动态。

龙蜥社区SGLang项目开发者苏峰与智算联盟委员常怀鑫联合分享《从全链路可观测到智能分析：AI性能分析范式的演进与实践》。视频回顾了SGLang Tracing可观测性建设历程，并结合实战案例，深入探讨如何借助AI Agent实现SGLang框架的智能性能优化，展现AI性能分析新范式的落地应用。

陈凯悦带来《从社区到生产：基于 SGLang HiCache + Mooncake 的深度优化与企业级落地工程实践》主题分享。视频完整还原了 HiCache 与 Mooncake 在内部推理集群的规模化部署过程，并深入解析其在企业客户环境中的落地实践，为 SGLang 从开源社区走向生产环境提供了宝贵的工程经验与优化思路。

围绕主流开源大模型，介绍在国产化硬件上的适配实践：通过低比特量化实现高效部署，结合多算子融合与单算子调优技术，全面提升端到端推理性能。

大模型推理服务的性能问题往往难以定位——请求延迟高是卡在哪个环节？队列等待、prefill 计算、还是 decode 阶段？传统监控只能提供聚合指标，无法精准定位单请求瓶颈。SGLang 请求追踪系统解决了这一痛点。通过端到端的全链路追踪，每个请求从入口到输出的完整生命周期被精确记录：队列等待耗时、prefill/decode 各阶段时长、跨节点传输延迟等关键指标一目了然。结合 OpenTelemetry 标准，可与主流可观测性平台无缝集成，实现可视化分析。这套系统让性能调优从"猜测驱动"转变为"数据驱动"，帮助开发者快速识别热点、优化资源配比，显著提升 LLM 服务的吞吐与响应质量。

分享系统化搭建超智融合算力架构的思路，实现整套集群从芯片、存储、网络到操作系统、算力调度、系统运维的深度融合，以支撑复杂科学计算、工程仿真和AI大模型训练/推理的超智融合应用场景。

LLM推理中prefill（计算密集）与decode（访存密集）资源特性迥异。现有PD分离方案割裂KV cache池、难以适应流量波动；Chunked-prefill则在SLO达标率与GPU利用率间顾此失彼。MuxWise提出GPU内PD空分复用新范式：动态划分SM，让prefill与decode在同一GPU上并行执行、共享KV cache。系统包含三项核心技术：无气泡空分复用引擎、竞争感知延迟预测器、decode优先SLO感知调度。在主流GPU和任务上实现最高3倍goodput提升，代码已合并入SGLang主分支。

本次分享围绕“面向 multi-agent 场景的长上下文管理方法”展开，结合研究背景、现有系统痛点、方案设计与实验结果，系统介绍多智能体协作中长上下文管理的关键挑战与应对思路。内容涵盖长上下文在 multi-agent 场景中的应用需求、当前方法的局限性、本文提出的管理策略及其创新点，并展示系统实现与实验验证结果，帮助观众全面了解该方向的核心问题与解决方案。

当 Agent 在服务器上真正运行时，操作系统该如何应对？《2025 龙蜥操作系统开源社区白皮书》对AI、一云多芯、安全可信等九大技术方向、双产品线演进路线、各行业落地案例做了详细展示。

本期龙蜥大讲堂将会为大家讲解异构推理的基本过程和存在的问题，分析在基于龙蜥操作系统的硬件资源受限场景下，稠密模型和MoE模型在CPU端的卸载技术。

在AI算力快速发展的今天，GPU已经成为AI服务器的核心引擎，但随之而来的稳定性、可观测性和故障定位问题，也对底层基础设施提出了更高要求。本视频将以“GPU黑匣子”技术应用为例，介绍如何基于龙蜥操作系统增强AI服务器的GPU RAS能力，提升GPU在运行过程中的可靠性、可用性与可维护性。通过对GPU关键状态、异常信息和运行日志的持续记录与分析，帮助运维人员在故障发生前提前感知风险，在故障发生后快速定位问题，从而有效降低AI训练与推理任务中断带来的影响，构建更加稳定、高效的AI算力底座。

在 AI 大模型推理日益普及的今天，如何高效管理显存、降低延迟成为核心挑战。特别是在 PD 分离架构下，传统的KVCache 管理方式是否已触及天花板？本期龙蜥大讲堂将带来一场硬核技术分享，深入解析龙蜥操作系统面向未来的存储革新方案——MantaKV！

在 AI 技术的推波助澜下，高危内核 CVE 以周级频率爆发，系统修复面临前所未有的压力。尽管内核热补丁技术克服了传统修复需重启服务器的弊端，实现了业务零中断，但从上游原始 Patch 到可加载热补丁的转化过程，仍依赖大量繁琐的人工改写。 针对这一痛点，龙蜥社区系统运维 SIG 成员高向阳在 2026 全国大学生计算机系统能力大赛技术培训会上，详细剖析了如何利用 AI Agent 实现热补丁的自动化生成，成功将补丁制作周期从“天级别”压缩至“分钟级别”，有力证明了 AI Agent 已成为驱动内核安全修复效率变革的新引擎。

ANOLISA 是打造的 Agent 系统管家。它的使命是：打造更高效、更安全的 Agent Native 环境。

当 Agent 在服务器上真正运行时，操作系统该如何应对？《2025 龙蜥操作系统开源社区白皮书》对AI、一云多芯、安全可信等九大技术方向、双产品线演进路线、各行业落地案例做了详细展示。