边缘 AI 视觉的技术和场景、RISC-V AI 芯片&开开原生态创新、AI 工具链等和人工智能的发展历程、驱动力、算法、AI 芯片的设计。

分享今年在 ATC 会议上中的 RunD 论文的技术细节，特别在 Serverless 场景下使用的效果；并分享 RunD 在龙蜥社区开源的现状 。

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。

surftrace在内核网络问题中的典型应用。

本次会议介绍龙蜥社区云原生 SIG 目标与规划，以及初始项目 runD 的架构介绍。

Nydus 是阿里云和蚂蚁集团合作开发的容器镜像加速服务。此次分享介绍 Nydus 的下一代镜像加速方案，同时也是 Linux 主线内核首个原生支持、开箱即用的容器镜像分发方案。该方案相对于用户态方案具有更优的性能和稳定性表现，为容器镜像终态的高密、高性能、高可用和易用性提供坚实保障。此次分享包含技术原理介绍、方案优势等。

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。

随着数据要素价值的不断提高，保护处于使用状态中的敏感数据比以往任何时候都更为重要。Gartner 已将隐私计算标记为 2021 年的关键企业技术趋势，并用于处理和分析高度敏感的数据；到 2025 年，50% 的大型组织将采用隐私计算技术，应用于在不可信环境中处理数据以及多方数据分析的场景中。 机密计算是隐私计算的关键核心技术之一，可以实现数据的可用不可见，解决“数据孤岛”，释放数据价值，进而实现数据的全生命周期安全。本场演讲麻付强和张佳乐介绍了机密计算的基本概念、浪潮信息的机密计算应用，以及龙蜥社区的云原生机密计算SIG 最佳实践。

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。”

熊健以平头哥最新发布的无剑 600 SoC 平台和曳影 1520 开发板为出发点，阐述了平头哥软件团队对开源社区的贡献，以及龙蜥社区与平头哥 RISC-V 的生态互补。 在无剑 600 平台上，平头哥与龙蜥社区、中科院软件所 PLCT 实验室进行了软硬件全栈的联合优化，完成了 RISC-V 与龙蜥操作系统的 3000 多个基础包适配，并在曳影 1520 上首次运行 FireFox 浏览器、LibreOffice 等大型桌面级软件，以及 Hexo 和 Open Rocket 等基于 NodeJS 和 JAVA 的应用，极大拓展了 RISC-V 的想象力。 平头哥是 RISC-V 国际基金会董事会成员，领导基金会中的数据中心、存储管理、安卓、安全等 11 个技术方向，重要性及数量居世界前列、中国机构首位。在 RISC-V 国际舞台上，平头哥正推进 RISC-V 国际标准制定，推动全球 RISC-V 技术与生态发展。

吴伟介绍了 RISC-V 在全球的发展趋势，然后分享了自己的三个基本观测：“摩尔定律是有极限的，而算力需求没有极限”、“软件系统的复杂度是超线性增长的”、“有能力驾驭软件开发复杂度的开发者是有限的”。基于这些假设，推导出了 2 个推论：“开源软件吞噬一切”、“必然会出现自由开放的指令集”。从而揭示了 RISC-V 成功的原因：“在合适的时间提出了足够好的设计理念，并且开创了新的商业模式”。吴伟表示，当前正是基础软件领域的“狂欢”，RISC-V 的发展带来了大量的工作量和机会。同时，吴伟还展示了 PLCT 实验室的 RISC-V 集群计划和许愿池计划，吸引所有对 RISC-V 感兴趣的开发者一起来参与。

基于分层分类的 Anolis OS 23 选型策略.

66期-SysOM 2.0 诊断中心功能介绍

63期-关于后摩尔时代“硅-冯”范式下超异构计算系统设计的思考

阿里云智能云原生技术专家冯世舫，英特尔亚太研发有限公司高级软件经理、龙蜥云原生SIG Maintainer 朱江云在现场做了《机密容器的崛起与发展》主题分享。机密容器基于硬件可信执行环境（Trusted Execution Environment，TEE）对容器中“运行态”数据进行保护，具备安全性、易用性和可自证性等特点，可以用来解决云原生场景下的数据安全问题。冯世舫在演讲中介绍了阿里云的“Pod 级机密容器”和“进程级机密容器”两种商用解决方案，同时介绍了龙蜥社区作为 Confidential Containers 的下游社区， 基于Anolis Cloud Kernel 和 RunD 安全容器构建开源机密容器解决方案。朱江云介绍了Intel BigDL PPML（Privacy Preserving Machine Learning，分布式隐私保护机器学习）解决方案， 并介绍了这一方案如何在不透出原始数据的前提下，实现数据的有效流动和高效处理。使用龙蜥开源机密容器解决方案支撑 Intel BigDL PPML 的运行，是阿里云和 Intel 基于龙蜥社区展开合作的一次尝试，我们希望能够和更多的伙伴就机密容器和机密计算开展更深入的合作。

联通数科云原生技术架构师王琦做了《基于kata的Serverless产品体系建设》主题演讲。介绍了联通云基于Kata进行的 Serverless 产品体系的建设。首先介绍了通过国家政策为牵引，联通云深化自主研发和创新能力，聚焦无服务器技术和 kata 相结合，基于联通云双引擎基座建设 Serverless 产品体系，助力联通乃至央国企应用快速上云。然后通过一个 Serverless k8s 具体产品深入讲解了技术架构设计与场景化的需求，以及在对 Kata 进行选型时候所考虑的几个方面内容和优化方式。最后分享了在国内百花齐放的硬件厂商的大环境下， Serverless 和 Kata 结合多种异构 CPU ，通过无服务器技术屏蔽底层硬件差异的一个展望。

Intel®零信任网络访问参考架构

基于Intel® TDX部署云上人工智能方案

英特尔亚太研发有限公司高级应用工程师金钟晖、阿里云智能云原生应用平台高级开发工程师魏嘉带来《Java 云原生能力重磅升级：开启高性能和可观测的新时代》主题分享。 在可观测领域介绍了 Continuous Profiling 对于应用的意义以及价值；系统性能分析和高级语言（JVM）性能分析的差别和性能分析类型分类；JFR 和 Async-Profiling 的优势和优缺点，Arms 和 Dragonwell 团队在 Continuous Profiling 领域的合作以及产品情况；Continuous 带来的难点以及解决办法：利用 SegmentTree 从 O(n) 到O(Log(n)) 的查询优化。 在计算领域介绍了在 Java 领域进行高性能计算，特别是如何充分利用当前硬件进行高效向量化运算面临的挑战，以及阿里巴巴和英特尔应对这些挑战做的努力。目前阿里巴巴和英特尔共同投入了相关的专家，着力于把 VectorAPI 移植到 Dragonwell11 上。不久业界就可以用到 OpenJDK11 兼容增强的 Dragonwell11+VectorAPI 的解决方案。从而在提高 CPU 运算效率的同时有效解决了在 Java 领域使用向量化计算所带来的挑战，极大地提升了 Java 云原生计算能力。

高密度可拓展负载均衡器HDSLB性能加速实践

了解龙蜥社区资源服务平台，快速体验 Anolis OS 操作系统；了解实验室课程体系和接入流程

进击的开源操作系统

浪潮信息以“平台共建、联合创新、繁荣生态”为目标，协同龙蜥社区打造一套完善的操作系统产业生态链，建设并打造技术创新中心、标准制定中心、生态认证中心，推动操作系统产业发展创新。

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。

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。

龙蜥社区开发者服务（devFree）MeetUp 开源社区与高效合作模式探讨 讲师/嘉宾简介： 施鹤远：中南大学特聘教授，下一代质量技术SIG maintainer

龙蜥开发者服务MeetUp——KeenTune：统信 UOS 性能调优利器 讲师/嘉宾简介： 李林杰：统信软件

龙蜥社区官方构建平台 ABS 介绍 龙蜥社区开发者服务（devFree）MeetUp

CentOS 全面停服在即，龙蜥社区秉承迁移“三不原则”，不盲目，不折腾，不短择，为广大用户提供更方便更安全的操作系统迁移服务。CentOS 迁移首选龙蜥，更快更稳更安全！

想学Linux，你必须要知道的五大教程网站

Linux小白必备的三个命令查询网站

如何查看Linux内核错误？

《开源人说》为阿里云开发者社区与InfoQ 联合出品的一档精品开源视频栏目。栏目围绕四大开源领域：云原生、操作系统、数据库、大数据&AI，介绍优秀的开源软件背后的故事，记录传播技术人追求极致和开放共享的精神。第二期主题《从开源中来，到开源中去》，围绕龙蜥操作系统开源故事，以及开放、丰富、多元、健壮的社区生态，讲述龙蜥是如何从Linux开源而来，CentOS替换出发，捐赠开放原子基金会，到开源中去，最后落地千行百业中去产生实际价值的故事。我们希望有更多人了解到开源人背后的故事和付出，也希望可以影响更多人参与到开源的事业中。专题地址：https://developer.aliyun.com/topic/opensourcefolkstalk

Linux命令太多，记不住怎么办？

视频介绍在Alibaba Cloud Linux 上配置 Ansible主要步骤。

视频将介绍如何在Alibaba CLoud Linux 2上使用Aliyun CLI管理阿里云资源。

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Intel 系统软件部云原生基础设施软件研发经理朱江云介绍Cloud Hypervisor诞生的缘起，从其架构和特性的介绍，我们可以看到Cloud Hypervisor是一款为云原生打造的虚拟机管理器。Clou Hypervisor技术委员会成员刘奖分享了云原生基础设施对于Kata Containers和Cloud Hypervisor在理论和实践上的根本诉求，给了大家进一步的思考和启发。

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。

介绍 AMD 在 x86 上 TEE 相关的技术介绍和原理讲。

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。

浪潮信息运维软件研发工程师、龙蜥社区系统运维联盟委员李锋介绍了龙蜥社区和浪潮信息在系统运维层面有哪些具体的合作成果。

为缓解用户对 AI 模型上云产生的隐私与合规问题，阿里云 Confidential AI（CAI）实现了一种覆盖模型数据生命周期的端到端通用框架，揭示了机密计算在 AI 系统安全方面的重要价值。未来，CAI 将利用远程证明体系提供基于软件供应链的可验证代码透明度，为用户提供独立验证 CAI 隐私和安全保证的能力。

为缓解用户对 AI 模型上云产生的隐私与合规问题，阿里云Confidential AI（CAI）实现了一种覆盖模型数据生命周期的端到端通用框架，揭示了机密计算在AI系统安全方面的重要价值。未来，CAI 将利用远程证明体系提供基于软件供应链的可验证代码透明度，为用户提供独立验证 CAI 隐私和安全保证的能力。

龙蜥社区理事长马涛：龙蜥操作系统现已服务用户超过 100 万，是国内规模最大、生态最全面的服务器操作系统之一。龙蜥社区将秉承“云+AI”的创新理念，协同千余伙伴投身三大计划，践行 AI 原生操作系统路线，力求重塑操作系统在 AI 时代的核心竞争力。

阿里巴巴集团合伙人、阿里云基础设施事业部总经理蒋江伟：得益于众多通用、异构芯片厂商、特别是国产自主芯片厂商在龙蜥社区的积极参与和贡献，阿里云可以更好地发展“一云多芯”战略，在获得更健壮的硬件供应链保障的同时，实现统一资源管理和调度，进而向广大用户提供更高效的算力基础设施服务。阿里云坚持长期投入龙蜥社区建设，通过自研技术开源开放与生态社区建设，与合作伙伴共同将龙蜥打造为产业协同的最佳实践。

云端问道-第 7 期邀请了阿里云操作系统架构师林演介绍《用操作系统智能助手 OS Copilot， 轻松运维与编程》，主要介绍 OS Copilot 的产品架构、优势、功能及使用方法。

了解新一代英特尔®至强®可扩展处理器，对深度学习和经典机器学习方面的加速能力；大语言模型推理的常见优化技术；英特尔开源 LLM 高速推理框架 xFasterTransformer 的相关优化策略及效果。