日前，龍蜥社區(qū)與阿里云、浪潮信息、英特爾、統(tǒng)信軟件等理事單位共同發(fā)布《龍蜥操作系統(tǒng)開(kāi)源社區(qū)白皮書(shū)》(簡(jiǎn)稱白皮書(shū))。白皮書(shū)指出，在過(guò)去一年里龍蜥社區(qū)發(fā)展強(qiáng)勁，Anolis OS及衍生版裝機(jī)量已突破800萬(wàn)套，社區(qū)生態(tài)伙伴也突破了1000家。未來(lái)3-5年，通用算力走向碎片化，AI算力高速發(fā)展，操作系統(tǒng)需要應(yīng)對(duì)算力碎片化以及與AI協(xié)同發(fā)展的挑戰(zhàn)，龍蜥操作系統(tǒng)將不斷迭代創(chuàng)新，滿足用戶未來(lái)10年的發(fā)展需求。
算力產(chǎn)業(yè)迎來(lái)兩大變革，操作系統(tǒng)面臨多元化+AI融合雙重挑戰(zhàn)
白皮書(shū)指出，服務(wù)器操作系統(tǒng)作為計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)中承上啟下的關(guān)鍵一環(huán)，隨著數(shù)據(jù)中心算力產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新而快速發(fā)展。未來(lái)3-5年，在通用算力和智能算力兩大方向上，產(chǎn)業(yè)面臨著完全不同的問(wèn)題，這些問(wèn)題給操作系統(tǒng)生態(tài)建設(shè)帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
通用算力方面，操作系統(tǒng)生態(tài)需要應(yīng)對(duì)長(zhǎng)期碎片化、多元化的發(fā)展挑戰(zhàn)。在摩爾定律失效、用戶成本和效率的需求驅(qū)動(dòng)下，算力多元化已經(jīng)成為發(fā)展趨勢(shì)。國(guó)際上，圍繞x86、ARM、RISC-V軟硬件生態(tài)的發(fā)展將長(zhǎng)期并存;在國(guó)內(nèi)，在CPU創(chuàng)新發(fā)展的探索和落地過(guò)程中，伴隨著多樣指令集生態(tài)的競(jìng)爭(zhēng)發(fā)展，算力生態(tài)正面臨碎片化發(fā)展挑戰(zhàn)。
智能算力方面，操作系統(tǒng)需要應(yīng)對(duì)在AI技術(shù)高速演進(jìn)中協(xié)同發(fā)展的挑戰(zhàn)。在規(guī)模定律以及 AI 原生應(yīng)用的雙輪驅(qū)動(dòng)下，AI基礎(chǔ)設(shè)施和AI應(yīng)用技術(shù)都處于高速的迭代過(guò)程中。對(duì)于操作系統(tǒng)而言，在System for AI方面，需要進(jìn)一步演進(jìn)和迭代，以更好地支撐AI應(yīng)用落地;在AI for System方面，要擁抱AI原生技術(shù)，通過(guò)應(yīng)用AI新技術(shù)、新算法，增強(qiáng)自身智能化水平，為用戶帶來(lái)更加智能、高效的使用體驗(yàn)。
龍蜥操作系統(tǒng)全面升級(jí)，滿足用戶未來(lái)10年發(fā)展需求
面對(duì)算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展變革，Anolis OS圍繞通用計(jì)算、云原生、智能計(jì)算場(chǎng)景進(jìn)行能力建設(shè)，全面支持各類芯片架構(gòu)，增強(qiáng) AI算力芯片兼容適配，積極探索軟硬件協(xié)同創(chuàng)新，通過(guò)提升安全可信能力，保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定可靠運(yùn)行，為用戶應(yīng)用的平滑遷移提供指導(dǎo)規(guī)范及遷移工具。
■ 覆蓋未來(lái)10年的版本支持：版本維護(hù)能力是操作系統(tǒng)提供服務(wù)的重要能力之一，當(dāng)前Anolis OS提供Anolis OS 7、Anolis OS 8和Anolis OS 23三個(gè)主要版本，整體支持年限最長(zhǎng)達(dá)10年，下一個(gè)重要的版本名為Anolis OS 27 LTS，預(yù)計(jì)2027年2季度發(fā)布，將于 2034年2季度結(jié)束支持。
■ 基于上游獨(dú)立演進(jìn)的內(nèi)核基礎(chǔ)能力：內(nèi)核是操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)，提供了操作系統(tǒng)的最基本功能和服務(wù)。在內(nèi)核選型方面，Anolis OS三個(gè)主要版本均集成 ANCK 內(nèi)核(Anolis Cloud Kernel)，支持Intel GNR、AMD Turin等下一代主力機(jī)型，以及其它多元化算力平臺(tái)，通過(guò)與國(guó)內(nèi)外主流廠商及合作伙伴的溝通，最終決策ANCK采用上游某個(gè)LTS 穩(wěn)定分支內(nèi)核作為產(chǎn)品內(nèi)核，然后通過(guò)回合上游主線和自研等新特性、缺陷修復(fù)等方式進(jìn)行獨(dú)立演進(jìn)。
■ 實(shí)現(xiàn)軟硬件兼容性驗(yàn)證的自提交能力：龍蜥社區(qū)針對(duì)軟件、硬件、操作系統(tǒng)三類對(duì)象，通過(guò)配套工具、流程、文檔等，提供了高效、便捷、自動(dòng)的兼容性評(píng)估驗(yàn)證手段，推動(dòng)龍蜥社區(qū)各類軟硬件產(chǎn)品的兼容適配。針對(duì)操作系統(tǒng)兼容性，龍蜥社區(qū)提供了 ANCE(ANolis Compatibility Evaluation)操作系統(tǒng)兼容性分析評(píng)估工具，可應(yīng)用于操作系統(tǒng)遷移、龍蜥操作系統(tǒng)兼容性測(cè)試、OSV 衍生版認(rèn)證等多種場(chǎng)景，降低社區(qū)重復(fù)適配成本。
■ AI容器鏡像支持主流框架，AI開(kāi)發(fā)更加便捷高效：在智能計(jì)算場(chǎng)景下，基于龍蜥操作系統(tǒng)Anolis OS，為開(kāi)發(fā)人員提供了強(qiáng)大的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，支持開(kāi)發(fā)者一鍵安裝主流NVIDIA GPU驅(qū)動(dòng)和CUDA加速庫(kù)，通過(guò)專門的AI Repo(EPAO)實(shí)現(xiàn)了對(duì)主流AI框架(PyTorch / TensorFlow)的全面支持，使得 AI開(kāi)發(fā)更加便捷高效, 且極大降低了用戶構(gòu)建AI容器鏡像的難度，實(shí)現(xiàn)一鍵安裝部署AI開(kāi)發(fā)環(huán)境，解決了AI組件之間繁瑣的依賴關(guān)系，加速AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、部署流程。
■ 廣泛兼容各類處理器架構(gòu)，支持最新平臺(tái)特性：面對(duì)算力多元化發(fā)展趨勢(shì)，在社區(qū)各芯片體系結(jié)構(gòu)SIG與編程語(yǔ)言SIG的指導(dǎo)下，Anolis OS實(shí)現(xiàn)了對(duì)各體系結(jié)構(gòu)芯片的完善支持，提供了包括x86、ARM、RISC-V等在內(nèi)最新芯片的支持。在社區(qū)伙伴的貢獻(xiàn)下，Anolis OS最早支持Intel SPR、ARMv9等芯片，為充分發(fā)揮用戶基礎(chǔ)設(shè)施算力提供了有效支撐。
■ 面向AI場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)多維布局，增強(qiáng)操作系統(tǒng)AI能力：在智能算力方面，AI計(jì)算場(chǎng)景正在驅(qū)動(dòng)GPU、CPU、DPU、AI加速芯片、高速互聯(lián)總線技術(shù)、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)加速技術(shù)等方向高速迭代，Anolis OS對(duì)一云多芯異構(gòu)算力支持已經(jīng)擴(kuò)展到了AI場(chǎng)景，并且已經(jīng)對(duì)國(guó)內(nèi)外主流的AI硬件生態(tài)做了全面的支持。同時(shí)，社區(qū)通過(guò)AI應(yīng)用推廣計(jì)劃，布局OS Copilot語(yǔ)料知識(shí)庫(kù)、AI容器商業(yè)化參考實(shí)現(xiàn)、智能運(yùn)維、AI容器發(fā)布及兼容性測(cè)試等方向，增強(qiáng)操作系統(tǒng)自身的AI能力。
作為龍蜥商業(yè)版標(biāo)桿，浪潮信息元腦服務(wù)器操作系統(tǒng)KeyarchOS(簡(jiǎn)稱KOS)是國(guó)內(nèi)首個(gè)支持至強(qiáng)®6的商業(yè)發(fā)行版操作系統(tǒng)，針對(duì)處理器的特性及新指令集進(jìn)行全面的適配與優(yōu)化，充分釋放處理器的內(nèi)核性能優(yōu)勢(shì)。目前，浪潮信息聯(lián)合國(guó)內(nèi)外芯片、整機(jī)、算法、應(yīng)用等10+家AI產(chǎn)業(yè)鏈上下游核心廠商，籌備組建龍蜥社區(qū)AI基礎(chǔ)設(shè)施工作組，通過(guò)提供軟硬一體化的適配驗(yàn)證環(huán)境和技術(shù)支持，實(shí)現(xiàn)AI硬件與操作系統(tǒng)的原生適配，打造AI-Native OS，幫助AI硬件廠商降低適配多種操作系統(tǒng)的復(fù)雜度，提升AI硬件在單機(jī)以及集群上的穩(wěn)定性和性能。
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