近日，2025 龍蜥操作系統大會在京順利落幕，由阿里雲智能集團資深技術專家、龍蜥社區技術委員會主席楊勇，AMD 中國區數據中心市場及業務發展總監曲大健聯合出品的龍蜥技術生態分論壇也圓滿舉辦。來自阿里雲、AMD、安謀科技、英特爾、統信軟件等企業的 16 位大咖，聚焦 AI 與操作系統融合的新範式，系統解析了智算時代下操作系統的破局邏輯與實踐路徑。會上正式發佈了《龍蜥社區 RISC-V 可信計算技術實踐白皮書》，旨在為行業提供技術參考，助力安全與效能的進一步提升。
（圖/參會嘉賓合影）
會議伊始，阿里雲智能集團技術總監、龍蜥社區技術委員會主席楊勇致辭表示，操作系統的技術生態是社區核心競爭力所在，尤其在 AI 與雲深度融合的新時代，生態協同已成為決定成敗的關鍵。當前，AI 推理正成為操作系統的重要應用場景——相比訓練，推理對 CPU、DPU、高性能存儲與網絡等全棧基礎設施提出更高要求，而系統的穩定性、安全性與性能優化直接轉化為用户的實際成本。不穩定或不安全意味着 GPU 資源浪費，而高效優化則帶來顯著降本增效。儘管操作系統在 AI 智能體運行中往往“透明”，卻深度參與從沙箱隔離、任務調度到工具調用與記憶管理的每一個環節。因此，龍蜥社區正致力於凝聚芯片、軟件、安全等全鏈路技術夥伴，在新計算範式下構建緊密協同、不可或缺的開源生態，共同應對 AI 基礎設施的複雜挑戰。
（圖/阿里雲智能集團技術總監、龍蜥社區技術委員會主席楊勇）
阿里雲智能集團高級技術專家沈培在《國產 CPU 平台上操作系統和雲產品性能優化實踐》主題演講中分享了阿里雲在異構計算時代的全棧技術實力，凸顯了龍蜥操作系統作為國產基礎軟件核心載體的關鍵作用。沈培圍繞軟硬協同性能優化，與現場嘉賓共同探討國產主流 CPU 特點和特性、影響應用軟件執行效率的因素；如何快速分析出應用軟件性能瓶頸，以及在阿里雲專有云產品適配開發和部署上線過程中的性能優化工程化實踐等系統地介紹了其核心技術路徑。作為龍蜥社區的發起者與核心貢獻者，阿里雲持續將飛天企業版在真實業務場景中驗證的優化能力反哺社區，推動龍蜥操作系統成為兼容多架構、支撐高性能雲原生應用的操作系統基石。
（圖/阿里雲智能集團高級技術專家沈培）
在 AI 推理進入 “存算協同、生態共建” 的關鍵階段，AI 技術落地正面臨算力成本高、跨領域適配難、標準化缺失等行業痛點。會上，龍蜥社區貢獻者張宇分享了《AI 推理方案的合作伙伴生態》，深度拆解了技術適配邏輯，展現 “技術開源共享 + 硬件兼容適配” 的生態底層設計，介紹了 “AI 推理方案的合作伙伴生態”，旨在深入探討生態構建的核心邏輯與實踐路徑。
（圖/龍蜥社區貢獻者張宇）
阿里雲智能集團技術專家馮光輝、AMD 資深內核專家舒明聯合分享了《從主線到龍蜥的內核創新，驅動下一代 AMD EPYC 計算平台》。馮光輝介紹了 AMD Genoa、Turin 等平台在龍蜥操作系統中的適配現狀，重點展示 INVLPGB、Bus Lock Trap、IBS 等高階能力的落地情況，並分享了未來在 I/O 加速、SEV-SNP 機密計算等方向的社區支持計劃。舒明則全面分享了 AMD EPYC 在開源生態中的技術投入與創新成果，涵蓋從 Linux Kernel 上游社區的前沿開發進展到龍蜥社區的產品化支持；也深入解析了 AMD 工程師在 Linux Kernel Upstream 社區的最新補丁進展，包括 SDCI、PML、SDXI、vIOMMU 等關鍵特性，探討其在實際應用中的價值與對下一代 AMD CPU 的支持。
安謀科技高級軟件工程師張向澤分享了《混合專家模型在 RTP-LLM 框架中的高效Arm CPU 實現》。Arm 在 RTP-LLM（阿里巴巴的大模型推理引擎）的 Arm CPU 後端中，集成了對混合專家（MoE）模型的支持，包括 DeepSeek V3/R1 和 Qwen3 MoE 等模型。Arm 通過使用 MMLA 和 I8MM 等加速指令、INT4 量化技術、以及集成 Arm KleidiAI 計算庫等方法，最大化地提升 MoE 模型在 Arm Neoverse 平台上的推理性能。
（圖/安謀科技高級軟件工程師張向澤）
功耗與性能在許多情況下存在競爭關係，但二者並非總是互斥的。通過合理分配各組件間的功耗，可以有效提升整體性能表現。英特爾高級工程師張鋭分享了《英特爾平台上的功耗性能優化》，與現場嘉賓深入探討了近期基於最新英特爾平台在龍蜥社區中開展的功耗相關工作，並闡述了這些工作的必要性，以及如何運用這些技術來優化功耗管理並提升系統性能。
（圖/英特爾高級工程師張鋭）
C 語言是非內存安全開發語言，在主流 Linux 操作系統中 C 語言代碼佔比超 70%，其中內核中的 C 語言代碼超 90%。谷歌報告顯示，超過 70% 高危漏洞源於內存安全問題。OpenSSF 也提出通過替換非內存安全的語言來消除內存安全漏洞是根本方法。統信服務器產線架構師張海東分享了《C 轉 Rust 的 AI 自動化方法》，結合 AI 大模型 ，提出了一種 C 語言項目轉換為 Rust 語言的一種可行性方法，提高系統關鍵組件的安全性，消除內存安全問題。
（圖/統信服務器產線架構師張海東）
阿里雲智能集團技術專家周彭晨分享了《AI Agent 在 Anolis OS CVE 數據增強及智能化評估的實踐》。周彭晨表示，操作系統產品安全是一個不斷演進的動態過程，及時發現和修復系統漏洞是操作系統安全合規治理的重要基礎，圍繞 CVE 的漏洞管理體系直接影響產品的安全響應效率與風險控制水平。同時，以開源組件為基礎的操作系統產品存在漏洞數據龐大，漏洞信息不完整、格式不統一、更新滯後等問題，導致誤報率高、關鍵漏洞易被忽略，嚴重影響處置效率。通過 AI Agent 實現多源信息採集、標準化處理與漏洞智能增強，並利用 AI Agent 輔助進行漏洞影響的評估和分析，可有效提升漏洞處理的效率和準確性。
（圖/阿里雲智能集團技術專家周彭晨）
阿里雲智能集團研發工程師孟繁瑞分享了《基於 io_uring 和雙 virtqueue 隊列的 virtio-blk 數據通路加速方案》。孟繁瑞提到，阿里雲操作系統團隊聯合 CIPU、盤古等團隊，基於 io_uring 的直通能力和 vring pair 的隊列設計，改造了 virtio-blk 內核驅動，賦予了用户態程序直接構造 virtio-blk 命令的能力，不僅拓展了 virtio-blk 設備的功能邊界，也為基於此技術的後端存儲解決方案帶來了更大的靈活性和擴展性，為公有云、分佈式存儲等場景提供了較好的彈性、可併發性和大吞吐能力。目前，這些特性已經合入了 ANCK-5.10 和 ANCK-6.6 中，即將隨業務灰度上線。
（圖/阿里雲智能集團研發工程師孟繁瑞）
值得一提的是，本次分論壇上，由龍蜥社區安全聯盟副主席何偉，山東博算智新信息科技有限公司首席架構師王長紅，龍蜥社區技術委員會委員王江波，睿思芯科副總裁任清源，中科方德生態合作總監、龍蜥社區運營委員馮倩倩出席發佈了《龍蜥社區 RISC-V 可信計算技術實踐白皮書》，該白皮書由龍蜥社區聯合浪潮信息、山東博算智新信息科技、睿思芯科、中科方德等共同策劃和撰寫，針對 RISC-V 架構高性能普及趨勢下可信計算安全的迫切需求與防護痛點，給出落地性實踐方案，為 RISC-V 安全技術應用提供參考，助力服務器安全效能提升。
（圖/《龍蜥社區 RISC-V 可信計算技術實踐白皮書》現場發佈儀式）
《龍蜥社區 RISC-V 可信計算技術實踐白皮書》下載鏈接：https://openanolis.cn/assets/static/OpenAnolisRISC-VTrustedCo...感謝本論壇的出品團隊：金美琴、張金利、嚴力科、王文寬、宋學紅、董仝梁、朱晟龍、王江波、李航、高陽等。附本論壇的精彩集錦：
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