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开源文化与异构计算生态|龙蜥大讲堂第143期
了解开源文化,探索异构并行计算生态的发展与机遇。
异构并行计算系统和GPU程序设计|龙蜥大讲堂第142期
主要围绕GPU程序设计和异构系统编程进行由浅入深的讲解,理论与实践相结合,引领同学们熟悉和了解高性能计算生态的必备知识。
基于Anolis OS的DCU环境部署|龙蜥大讲堂第140期
围绕 DCU 在 Anolis OS 环境部署做详细介绍,包括 DCU 产品介绍/DCU 在龙蜥社区的兼容性适配流程/DCU 环境的部署流程,最后就部署过程做演示。
具身智能场景下端到端确定性挑战与思考|龙蜥MeetUp
探讨了具身智能系统,其核心在于构建紧密耦合的“感知-融合-决策-执行”闭环,使机器能实时理解并作用于物理世界。指出实现面临的主要挑战:需达成高实时性、强鲁棒性的多模态感知融合,并进行高效动态决策与控制。该演讲以智能机器人为核心示例,聚焦基于Ubuntu + ROS2构建的主流机器人操作系统生态,探讨了OS在具身智能中的关键角色及其面临的端到端确定性问题。
AI 场景安全防护:基于 eBPF 的勒索病毒、挖矿病毒检测与防御机制|龙蜥MeetUp
分析了AI产业面临的数据、算力与系统安全威胁(如勒索病毒、挖矿病毒)。提出了解决方案:基于eBPF-LSM技术结合勒索病毒行为分析,实现基于诱饵的防御,保障数据完整性与保密性;基于eBPF+kprobe技术结合挖矿病毒动静态特征,实现检测与防御,防止算力滥用;旨在为AI场景构建坚实可靠的安全防线。
Co-Sight:基于多 Agent 动态规划与分层反思的下一代 AI 决策系统|龙蜥MeetUp
探讨了AI技术应用于复杂任务时,传统大语言模型(LLM)在动作决策和多步推理上的局限性。构建具备自主规划与动态纠偏能力的智能体系统成为关键挑战。中兴通讯介绍了其Co-Sight框架,该框架通过多Agent协同架构(Plan-Actor-Memory)实现任务降维,结合实时上下文精炼消除冗余,并依托分层反思系统生成奖惩信号以动态优化DAG执行路径。其核心创新在于关注点分离与闭环反思机制。在GAIA评测中,Co-Sight以72.73%综合得分超越Google DeepMind与OpenAI,在复杂多步任务(L2级)中稳定性显著领先。
Mooncake 大模型开源生态体系建设与产业应用实践|龙蜥MeetUp
介绍了大模型推理架构Mooncake。该架构通过创新的KVCache中心设计,显著提升了Kimi智能助手的推理吞吐和成本效率,已引起业界广泛关注。近期,清华大学与阿里云等多家企业宣布共建Mooncake项目,旨在构建高性能推理框架的开源生态。阿里云与清华大学共同探索了大模型资源池化技术的工业应用,推动推理实例共享与缓存池化层标准化,实现高效分布式资源解耦,提升大模型长上下文推理性能。目前Mooncake已在vLLM/SGLang等多个推理框架集成,并在多家企业落地。
OCP GPU RAS规范解读|龙蜥大讲堂
本次演讲重点介绍面向大规模数据中心的GPU RAS能力建设要求,包括大规模数据中心集成过程中遇到的痛点问题,GPU RAS功能及管理要求、GPU系统级故障注入、错误报告及调试转储等内容。
基于 LLM Agent 的智能诊断机器人|龙蜥MeetUp
陈诗雁介绍了系统运维的现状和难点、智能对话机器人的发展、大模型在系统运维的应用、基于大模型智能体的诊断机器人设计,并演示了 SysOM 智能诊断机器人。智能机器人和运维平台是相辅相成的关系,运维平台的诊断能力成就了智能机器人解决实际问题的能力,智能机器人帮助运维平台更好地发挥和展示运维能力。
调测容器实践|龙蜥MeetUp
况明富提出了将调测工具打包到一个容器内,以容器的方式完成调试环境的"一键式"部署。 调试容器部署后,即可在调测容器内对业务容器或主机系统上的目标的调测,所有的调测活动都可以在此调测容器中进行,使用完后清理此调测容器即可,这样也可避免对主机环境产生污染。这种基于容器的调试方式和策略不仅提高了问题诊断的速度和效率,同时也减少了对生产环境的影响,体现了中兴通讯在容器技术和运维实践方面的先进理念和技术实力。
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