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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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？

SysOM AI Profiling 是一款专为 AI 应用设计的全生命周期性能观测与诊断工具——从训练到推理，从单卡到千卡集群，从 Python 层到 GPU Kernel 层，帮你看清每一微秒发生了什么。

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。

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。

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。

CentOS 停止更新，企业和用户面临着系统安全和稳定性的双重挑战。而国内对于自主可控操作系统的需求日益增加，在此背景下，操作系统迁移已成为势在必行的选择。KOS 团队立足于国产化需求，提出了浪潮的操作系统迁移方案，并经过多个行业的实战落地，形成一套成熟方案，迁移技术自主可控，助力企业在数字化转型中稳步前行。

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。

Virtio 背景、技术规范与关键技术以及 Virtio 技术在 DPU 中的实践应用。DPU Virtio 硬化给数据中心基础设施加速带来的收益与产品优势。

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。

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”。

67期-Intel 开源机密计算社区 CCZoo介绍

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。

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。

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。

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。

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。

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！

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。

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

关键信息基础设施对国家安全、经济发展、社会稳定等至关重要，随着网络安全法、网络安全等级保护条例、关键基础设施安全保护条例等法律法规的陆续颁布，结合可信计算等安全技术，为基础设施的完整性一致性保护、供应链安全体系构建提供基础技术支撑也得到越来越多的关注，龙勤和吴保锡概要介绍了可信计算技术体系，以及浪潮信息在可信计算领域的技术实践与探索。

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。

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。

SGLang 贡献者、阿里巴巴集团通义千问（Qwen）团队成员林骏荣做了题为《使用 SGLang 进行高效稳定的强化学习》的主题演讲。近期，SGLang 强化学习团队在提升强化学习（RL）训练稳定性、并缩小训练与推理误差方面取得了显著进展。在本次演讲中，我们回顾了这些进展，讨论其背后的关键动机和解决方案。

周彭晨表示，操作系统产品安全是一个不断演进的动态过程，及时发现和修复系统漏洞是操作系统安全合规治理的重要基础，围绕 CVE 的漏洞管理体系直接影响产品的安全响应效率与风险控制水平。同时，以开源组件为基础的操作系统产品存在漏洞数据庞大，漏洞信息不完整、格式不统一、更新滞后等问题，导致误报率高、关键漏洞易被忽略，严重影响处置效率。通过 AI Agent 实现多源信息采集、标准化处理与漏洞智能增强，并利用 AI Agent 辅助进行漏洞影响的评估和分析，可有效提升漏洞处理的效率和准确性。

操作系统如何满足 AI 应用场景需求？未来发展趋势如何？2024 龙蜥操作系统大会上，龙蜥社区副理事长张东分享了题为《智算引领 系统创新》的主题演讲，指出 AI 原生应用对操作系统提出更高要求，需要以应用为导向、以系统为核心进行架构创新设计，要打造最 AI 的服务器操作系统。

通过本次讲座，Java 开发者可以进一步地了解到一些 Java 代码背后的行为，特别是与 CPU 硬件相关的性能优化，进而理解如何使用 SIMD 指令集进一步提升 Java 代码的性能。同时，听众能大概了解 SVE 这一最新的 Arm SIMD 指令集架构。

当龙蜥操作系统遇到云原生

如何快速学好Linux？

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

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

本演讲聚焦Agent场景下KVCache的存储需求和带来的挑战，梳理了KVCache管理模式的演进路径。重点介绍了SGLang生态中的Hf3fsMetadataServer（MiniManager），以及阿里云即将开源的企业级全局KVCache管理系统—-TairKVCacheManager。该系统已实现对Mooncake的原生支持，为Agent时代的大模型推理提供稳定高效的KVCache存储支持。

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。

阿里云智能集团技术专家冯光辉、AMD 资深内核专家舒明联合分享了《从主线到龙蜥的内核创新，驱动下一代 AMD EPYC 计算平台》。冯光辉介绍了 AMD Genoa、Turin 等平台在龙蜥操作系统中的适配现状，重点展示 INVLPGB、Bus Lock Trap、IBS 等高阶能力的落地情况，并分享了未来在 I/O 加速、SEV-SNP 机密计算等方向的社区支持计划。舒明则全面分享了 AMD EPYC 在开源生态中的技术投入与创新成果，涵盖从 Linux Kernel 上游社区的前沿开发进展到龙蜥社区的产品化支持；也深入解析了 AMD 工程师在 Linux Kernel Upstream 社区的最新补丁进展，包括 SDCI、PML、SDXI、vIOMMU 等关键特性，探讨其在实际应用中的价值与对下一代 AMD CPU 的支持。

C 语言是非内存安全开发语言，在主流 Linux 操作系统中 C 语言代码占比超 70%，其中内核中的 C 语言代码超 90%。谷歌报告显示，超过 70% 高危漏洞源于内存安全问题。OpenSSF 也提出通过替换非内存安全的语言来消除内存安全漏洞是根本方法。统信服务器产线架构师张海东分享了《C 转 Rust 的 AI 自动化方法》，结合 AI 大模型 ，提出了一种 C 语言项目转换为 Rust 语言的一种可行性方法，提高系统关键组件的安全性，消除内存安全问题。

联科集团加入龙蜥社区多年，一直与龙蜥保持深度合作，其超智融合算力管理平台 CHESS 与 Anolis OS 的完成了兼容适配认证。联科集团联席合伙人付鸿雁结合联科集团 25 年深耕高性能计算的经验，系统化解析超智融合算力中心的搭建路径，实现整套集群从芯片、存储、网络到操作系统、算力调度、系统运维完成超算和智算真正的融合。

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。

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。

当前云场景的硬件、软件空前繁荣。CPU、GPU、NPU等处理、新型的网络设备、存储介质层出不穷，云原生、大数据库、AI等应用软件演进快速，龙蜥操作系统大会--阿里云分论坛将从硬件协同、生态建设两个维度，邀请云计算领域的专家共同探讨智算时代在阿里云上“释放云算力、繁荣云生态”。讲师/嘉宾简介各企业技术专家

bclinux-sysmt 基于开源 leapp 框架，适配多种操作系统升级场景，提供从 CentOS / BC Linux 7.x 等到 BC Linux 8.2 版本就地跨版本升级的功能。本次分享将介绍 bclinux-sysmt 的工作流程和实践经验。

本次双周会会进一步讨论 SIG 组件引入的规范，同时由 Intel 资深云计算软件架构师介绍 Intel 在 micro-vm 快速启动的探索，听众可以获取云原生函数计算场景下，实例快速置备、快速启动的解决方案。

智慧计算作为人工智能时代的重要生产力，已成为全球 IT 科技发展的焦点，但也不能忽视智慧计算面临着算力供给释放日益复杂、能源消耗快速增长、生态系统亟待重塑的挑战。为此浪潮信息提出了以系统设计为中心的技术路线和以开源开放为中心的生态策略来应对诸多挑战，其中生态系统的构建是推进智慧计算落地的关键。在开源开放作为构建生态主要技术路径的今天，浪潮信息将继续践行“硬件开放、软件开源”的生态策略，深度拥抱龙蜥社区、回馈龙蜥社区，为计算生态的繁荣发展贡献力量。