如何联合开源技术与国际社区形成双向互动，消除 CentOS 策略变更带来的影响？“全网首档操作系统探访体验节目”《龙蜥+超级探访》重磅上线！统信软件既是实现开源和商业互补协作的成功典范，又是身先士卒引领伙伴投身开源的“大队长”，也是龙蜥+超级探访首期走进的企业。且看龙蜥社区联合行业内生态伙伴何实现从技术创新到商业变现的跨越。

据《国产服务器操作系统发展报告（2023）》称，在云与AI深度融合的技术浪潮之下，服务器操作系统产业正处于升级迭代的关键时期。该主论坛将聚焦服务器操作系统产业 2.0 时代背景，集领域专家学者、联盟协会领导、企业领军人物等，深度解读国产操作系统的过去与未来。讲师/嘉宾简介专家学者、联盟协会领导、企业领军人物

抖动是影响业务性能的一大类问题，通过深入理解 Linux 应用运行过程的抖动原因，来协助系统及应用进行优化。同时介绍怎么 SysAK 工具对问题进行监控和诊断。

根据中科方德自身的实践，从可用性、可靠性、安全、运维等多个维度分享云平台的实践经验。

我们了解的 Linux 稳定性都是基于 x86 和 Arm 服务器上的，然而在手机上的系统稳定性，也值得我们去一探究竟。魅族科技高级工程师、龙蜥系统运维SIG Contributor 白浩文与嘉宾一起谈一谈《手机内核稳定性的治理与实践》。他首先简要介绍了稳定性问题的来源，以及开发过程。重点举例介绍了运行时动态检测的一些方法以及相关原理。在实践中，魅族手机在开发阶段引入了一些新的特性来提高捕捉内存异常的概率，其中也包括从上游龙蜥社区引入的改进特性。为了全方位监控和解决稳定性问题，魅族也在智能化分析问题和提升效能方面做了相应工作。最后，还作了简要的总结和阐述所面临的一些挑战。

6 月 11 日 ～ 12 日，龙蜥社区联合 Linux 中国，在北京召开的开放原子全球开放峰会现场组织 LUG 线下沙龙活动，与大家一同聊聊开源、聊聊 Linux 、聊聊社区当中的那些最新的技术。

课程介绍：如何成为网络安全工程师？不知道该如何入门？本课程通过四个模块的知识学习，让您能够对网络安全相关基础技术有一个全面的了解和掌握，主要内容包括：IT基础技术、网络安全基础概念、网络安全渗透技术基础及Web应用安全基础。主要的学习方式包括在线直播、图文和在线实验进行学习。如果您是一位对网络安全感兴趣的大学生，我们还会根据您学习过程的参与情况，与线下考试情况，给您推荐实习或就业机会，快快来参与吧。系列课程Linux基础内容学习方法和概述（本节）用户管理和文件管理网络基础学习方法和概述局域网、路由技术 常见网络应用层协议和工具 MySQL数据库学习方法和概述 MySQL对象与应用和运维技术   Web应用基础学习方法和概述Web服务和应用实践网络安全学习方法、背景和发展密码学概述和关键算法密码学常见应用身份与访问控制概述、相关技术和常见威胁网络层和主机层常见漏洞和攻击 应用层和数据层常见漏洞和攻击渗透测试概述和相关工具概述信息收集和漏洞扫描技术 网络层主要攻击 、流量捕获技术和初识Netcat 主机层主要攻击 、口令破解和权限提升 OWASP Top 10 概述 、初识SQL注入、XSS和文件上传常见 Web 漏洞解析Web安全工具DVWA部署 、暴力破解和命令注入实操XSS 、 文件包含和文件上传实操SQL回显注入 、 SQL盲注和CSRF实操网络层和主机层安全防护技术基础Web应用层和数据层安全防护技术基础讲师介绍：唐俊飞：铭学在线创始人，网络安全行业知名讲师、CISSP、阿里云安全ACP、CISP、中国信息安全测评中心授权培训师资质（CISI）、 CSA（云安全联盟）大中华区授权培训师资质、阿里云MVP。16年网络信息安全以及培训领域从业经验，具有较强的网络安全管理、技术、咨询和培训实战项目经验，曾就职于：运营商、上市安全企业等。主要讲授CISSP（国际注册信息系统安全专家认证）、CISP（国家注册信息安全人员认证）、信息安全管理、渗透测试、等级保护、网络安全防护体系、云安全等课程资深讲师，培训人数20余万人次。张弛：梆梆安全安全服务团队负责人，致力于移动安全领域研究，目前主要负责移动应用渗透测试、安全培训体系建设、web渗透测试等工作。在职期间参与过重大活动保障、2019年护网行动作为攻击队参与护网行动等，通过自主学习获得了CISP、等保测评师等资格证书。目前在公司担任区域技术经理，深化移动安全的研究以及物、车联网方向的研究。张宁：梆梆安全高级培训讲师，在web安全和移动安全领域拥有数年渗透经验。在金融行业渗透测试有着丰富经验，目前为华夏银行，中信银行等多家银行服务过，也曾作为讲师为CCTV7，中原银行，金谷银行进行安全科普，漏洞挖掘等培训。适用人群：对网络安全感兴趣的在校大学生、网络安全初学者、希望掌握安全基础技术的IT在职者你能学到：网络安全相关的基本概念、基础渗透技术、基础防护技术等

作为龙蜥社区的创始理事单位，以及全球最大的半导体芯片制造商，英特尔为龙蜥提供先进的硬件优化技术，是开源社区创新技术孵化合作的完美典范，也是本期《龙蜥+超级探访》走进的企业。本次访谈邀请了英特尔副总裁、英特尔软件和先进技术事业部总经理李映，英特尔技术总监、龙蜥社区理事杨继国，阿里云服务器操作系统产品经理贾正华，阿里云高级技术专家、龙蜥社区英特尔 Arch SIG Maintainer 丁宁，阿里云 Higress & MSE 云原生网关产品负责人耿蕾蕾等 5 位业界专家，深度解读在操作系统产业面向 AI 升级换代的历史节点上，英特尔如何联手龙蜥布局“云+AI”的未来？在双向奔赴的合作历程中，龙蜥与英特尔如何完美搭配将创新技术孵化至成熟产品，进而服务关键业务场景？

海光安全虚拟化技术的原理和技术特点、CSV 机密容器的原理和部署方法。

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。

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 。

Apache Spark是当前流行的开源数据处理引擎，Spark SQL为用户提供可靠的查询计算解决方案。近期，Gluten项目作为基于Apache Arrow的原生SQL引擎正式亮相，旨在增强Spark SQL计算性能。与此同时，多个向量化SQL引擎和更加活跃的开源社区也纷纷涌现。其中Velox项目尤为引人注目，它提供了向量化数据库加速库。本议题简要介绍了Gluten-Velox框架的概况和原理，同步Gluten-Velox社区在AArch64平台上的使能状态，并通过一个 Velox的优化案例，展示此Spark SQL向量化执行引擎框架在AArch64上的潜力。

根据 IDC 报告统计，通过云满足客户业务的需求，已经大大超过了传统管理基础设施。ECS 作为阿里云的比较关键的产品和服务，需要用自身产品能力满足不同类型的市场需求。吴天议主要分享了基于龙蜥社区 Anolis OS，阿里云采用倚天芯片与 CIPU 构建的面向云原生神龙计算体系架构，如何满足未来智能化的应用的需求。

直播主题：libvirt 虚拟机热迁移流程简介 直播时间：2023 年 05 月 31 日（周三）16：00-17：00 直播内容： libvirt 是用于管理虚拟机的开源项目，是各大基于 OpenStack 二次开发的云平台管理底层 qemu-kvm 虚拟机的核心组件，而热迁移作为虚拟机管理中较为常用的功能，其在稳定性和效率关乎云平台的整体使用体验，本次分享主要讲解虚拟机热迁移在 libvirt 项目中的主要流程及迁移参数作用和影响。 听众受益： 了解 libvirt 虚拟机热迁移整体流程，迁移方式及关键迁移参数作用及影响。 适合人群： 云计算研发人员。 讲师介绍： 李东世，浪潮数据云计算高级研发工程师，负责浪潮数据云平台核心功能开发及维护，主导底层虚拟化相关功能开发、问题定位处理。

直播内容：第17课：Spring Boot2.0实战Docker容器Linux内容摘要：Docker是最流行的开源容器引擎，Go语言开发，在互联网大规模集群、云计算、微服务等架构中广泛使用。本次课程一起学习Docker容器架构原理、如何基于Linux系统实战实战Docker容器，打包、发布、运行Java Spring Boot2.0应用。讲师：徐雷（点击关注专家，掌握一手干货）阿里云栖Java技术专场讲师2018阿里云大学讲师，与阿里P9叶翔主讲《阿里巴巴MongoDB高级实战课程》《阿里巴巴MongoDB认证》讲师阿里巴巴MongoDB大会讲师2017翻译《MongoDB实战》第2版吉林大学计算机学士，上海交通大学硕士直播地址：Java技术进阶群3000人大群进群方式：钉钉扫码入群

Mooncake 是一个以 KVCache 为中心、面向解耦场景设计的分布式大模型推理架构，通过零拷贝传输、多网卡池化与链路优化、弹性扩展与高效内存利用等技术，助力 SGLang 实现了 KVCache 的高效跨节点传输与共享，显著提升了推理性能。KTransformers 是一个 CPU/GPU 混合的大模型异构推理框架，基于 AVX/AMX 指令集，实现了 NVFP4、FP8、BF16 等原生精度 MoE kernel，支持了高效的原生精度推理；同时，使用专家级流水线进行流式预填充，通过 SGLang 的 GPU MoE Kernel 实现了 layerwise prefill 架构，大幅提升长上下文场景的吞吐与延迟表现。本次分享将聚焦于 Mooncake 和 KTransformers 的架构设计、关键技术特性、最新进展，以及与 SGLang 的集成实践和应用效果。

主机智能巡检，正是“业务韧性”最锋利的那把刀——从事后救火，转向事前防护。

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。

65期-SysOM 2.0 操作系统迁移实施

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！

本次分享展示EPD在图像密集请求（4–8张/次）下的优化：1 QPS时比非分离部署延迟低约6–8倍，高QPS下吞吐增约2倍；解析EPD解耦架构如何以组件弹性扩展与异构部署避免Prefill节点成倍扩容。并聚焦SGLang面向Omni多模态的系统演进，阐述如何将LLM推理扩展到文本、图像、音频、视频多模态IO，以及Processor拆分、数据流与调度、多阶段推理协同等关键设计与实践。

本次分享将介绍阿里巴巴自研强化学习框架ROLL及其针对AgenticRL异构负载的深度优化方案。重点解读如何通过异构硬件亲和性调度、细粒度异步编排以及状态感知的按需弹性部署，攻克大规模场景下的通信与计算瓶颈。目前，ROLL已在三千卡集群、千亿参数MoE模型上实现了生产级的极致吞吐；此外，我们将探讨ROLL与Mooncake存算分离架构结合的未来演进，进一步释放大规模RL后训练的潜力。

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。

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。

从点点滴滴的迁移适配过程，分享上游社区操作系统内核，在国产化架构系统的适应、变迁与优化路径。

基于Anolis OS部署Intel® SGX-based 端到端安全解决方案

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。

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。

密码是数据安全的基石，操作系统是软件世界的基石，随着《密码法》《数据安全法》《商用密码管理条例》等法律法规的颁布，“合规”的要求逐渐增多。本次分享聚焦在操作系统中如何使用商用密码保障自身“组件”的安全并满足趋严的“合规”要求。

本话题将介绍龙蜥操作系统在云原生领域的深入探索和场景优化，展示其针对云原生所做的全面优化以及强大特性，邀请龙蜥社区的用户介绍这些特性在各自领域的落地情况。通过讲解基础软件的优化方法和案例，为听众提供关于如何在云原生场景下提高性能、安全性和稳定性的建议。同时我们也会邀请学术界大拿，为大家带来云原生领域前沿的探索信息。讲师/嘉宾简介技术专家

1）介绍龙蜥社区硬件兼容性认证的步骤和流程。 2）介绍硬件兼容性认证工具 Ancert 的使用方法和步骤。

直播主题：内核内存泄漏原因分析与应对方法直播时间：2023 年 05 月 11 日 16：00-17:00直播内容：讲解内存泄漏的发生的场景和原因，分析当前业界对内存泄漏的排查方式和目前我们 SysAK 工具排查的做法。听众受益：了解 Linux 内核中内存泄漏问题可能发生的场景和原因，介绍目前可以探查内存泄漏的工具。适合人群：研发工程师、运维工程师。讲师介绍：刘馨蔚：龙蜥社区系统运维 SIG Contributor。硕士毕业于北京大学信息工程学院计算机应用技术专业。研究领域为未来基础网络架构、传输控制算法等。目前负责内核宕机检测和自动分析工作，是 SysOM 宕机中心和内存诊断核心开发者。

如何查看Linux内核错误？

2020年11月5日，OpenAnolis社区（Anolis is not just Linux System）联合Open Infrastructure基金会举办了首场线下meetup，围绕「Cloud Native Infrastructures」主题，各路大牛相聚北京阿里中心。本次活动共计8大议题。来自阿里云、蚂蚁集团、Intel、中国移动、红帽等公司的技术专家围绕内核、容器及虚拟化等云原生基础设施技术展开探讨，解析相关开源技术内幕及社区进展，分享企业落地及实践经验。讲师及内容介绍中移动苏研容器开发工程师李宁分享《Kata Containers 2.0性能调优探索和实践》。分享中介绍了移动云和kata containers的联系，分享移动云选用kata containers作为安全容器方案所考量的一些出发点：1.容器启动速度；2.CPU、内存性能损耗；3.资源开销；4.网络性能；5.文件IO性能；6.整体表现。最后提到kata 2.0中用rust重写了部分组件，带来了更低的开销。同时intel也基于rust-vmm开发了面向云原生场景的轻量化hypervisor，cloud-hypervisor的面向云原生的设计理念与kata完美匹配，kata中也增加了对cloud-hypervisor的支持，未来cloud-hypervisor会成为kata的主力hypervisor。两者搭配，我们认为未来会是面向云原生的安全容器主要解决方案。

2020年11月5日，OpenAnolis社区（Anolis is not just Linux System）联合Open Infrastructure基金会举办了首场线下meetup，围绕「Cloud Native Infrastructures」主题，各路大牛相聚北京阿里中心。本次活动共计8大议题。来自阿里云、蚂蚁集团、Intel、中国移动、红帽等公司的技术专家围绕内核、容器及虚拟化等云原生基础设施技术展开探讨，解析相关开源技术内幕及社区进展，分享企业落地及实践经验。讲师及内容介绍阿里云高级技术专家庞训磊分享《Alibaba Cloud Linux 资源隔离及混部技术》。Alibaba Cloud Linux资源隔离技术是阿里巴巴经济体的规模化混合部署方案所强依赖的关键技术，是历经多年“双十一”大考的重要落地技术。庞训磊分享了围绕内核中的调度、内存和IO这三大子系统，系统性的讲述Alibaba Cloud Linux内核部分的核心特性实践，探讨了云场景下大规模应用混合部署。

中兴通讯无线软件平台部系统性能调优专家张诗烩做《OpenJDK 的 RISC-V 生态实践》主题演讲。他围绕 OpenJDK 在 RISC-V 架构上的工程化实践展开，重点介绍了 OpenJDK master 分支中 RISC-V 相关改进反合到 OpenJDK 21 的过程，并结合当前针对 RVV 后端冗余 vset 指令的优化工作，分析了 RISC-V 向量化代码生成中的性能问题与改进思路。

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。

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。

从以 GPT 为代表的大模型出现之后，用 AI 实现 Ops 解决运维困境的梦想看起来实现近在咫尺，但 AIOps 发展的核心瓶颈是数据。现阶段的运维体系存在大量的数据盲区、数据孤岛、数据关联等问题，运维诊断更多的是依靠经验、猜测、直觉和灵感，而不是依靠数据。

开源软件漏洞治理是构建龙蜥操作系统安全基石的重要一环。本次分享聚焦龙蜥社区的安全漏洞管理体系及其治理策略，包括漏洞情报感知收集、威胁分析与风险评估、漏洞修复及公告披露等流程。同时简单介绍社区在漏洞治理协作上的初步实践，探讨社区漏洞治理未来的优化方向。

开发者生态是开源社区繁荣发展的力量源泉，本次专场我们将邀请业界合作伙伴、科研院所、开发者分享基于龙蜥开发者服务平台的工具实践，探讨面向未来的开发者服务新范式；同时基于“众测共创”一期建设经验，隆重推出“众测共创”升级计划，以更大力度、更开放的姿态汇聚开发者力量，共建一流的开源社区开发者生态。讲师/嘉宾简介技术专家

hybridnet 是一款面向混合云场景的 Kubernetes 容器网络解决方案。它可以帮助用户在物理机和虚拟机的异构环境之上，构建一层 underlay + overlay 的统一网络平面。

直播主题：Linux 内核宕机介绍和简单分析思路直播时间：2023 年 05 月 16 日（周二）16：00-17：00直播内容：首先简要介绍宕机发生的场景、原因，基于现有的阿里云运维经验和 SysOM 宕机中心，讲解可以排查的思路和经验。听众受益：了解 Linux 内核宕机的原因、发生情况和简单的分析思路和应对方式。适合人群：研发工程师、运维工程师。讲师介绍：刘馨蔚，龙蜥社区系统运维 SIG Contributor ，硕士毕业于北京大学信息工程学院计算机应用技术专业。研究领域为未来基础网络架构、传输控制算法等。目前负责内核宕机检测和自动分析工作，是 SysOM 宕机中心和内存诊断核心开发者。

想学Linux，你必须要知道的五大教程网站

中国科学院软件研究所工程师、编译器专家王玉锋分享了《筑基云原生：openRuyi RISC-V 虚拟化技术与生态共建》。王玉锋阐述了 openRuyi 在 RISC-V 云原生基础设施建设中关于构建高性能、安全隔离的虚拟化底座的前瞻探索，并深度分享了 Kata Containers 与 Cloud Hypervisor 在异构环境下的适配历程以及生态落地实践。此外，他还重点解析了 RISC-V KVM AIA 设置与 IMSIC 中断虚拟化的关键技术修复。此外，还将展示 Kubernetes 集成的验证与后续规划，旨在打破底层架构与上层云原生应用的技术壁垒，为 RISC-V 软硬件生态共建构筑坚实的开源虚拟化底座。

XSCC 是由香山编译器团队开发的一个编译器项目，构建在开源的 LLVM 编译器基础设施之上。通过利用和扩展现有的 LLVM 技术栈，XSCC 致力于基于香山处理器打造 RISC-V 生态的高性能编译器。北京开源芯片研究院编译器团队工程师王陆霖分享了《XSCC 源于开源，注入开源》。王陆霖介绍了 XSCC 项目，并分享了团队参与开源编译器社区的实践经验。接着，与现场嘉宾们一起讨论了在 LLVM 基础上开展编译器技术研发、为香山生态开发相关基础设施与工具，以及将研发过程中产生的改进和技术成果贡献回上游开源项目的经验。

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。

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。