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。

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。

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。

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

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。

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。

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？

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

龙蜥社区SGLang项目开发者苏峰与智算联盟委员常怀鑫联合分享《从全链路可观测到智能分析：AI性能分析范式的演进与实践》。视频回顾了SGLang Tracing可观测性建设历程，并结合实战案例，深入探讨如何借助AI Agent实现SGLang框架的智能性能优化，展现AI性能分析新范式的落地应用。

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。

在AI算力快速发展的今天，GPU已经成为AI服务器的核心引擎，但随之而来的稳定性、可观测性和故障定位问题，也对底层基础设施提出了更高要求。本视频将以“GPU黑匣子”技术应用为例，介绍如何基于龙蜥操作系统增强AI服务器的GPU RAS能力，提升GPU在运行过程中的可靠性、可用性与可维护性。通过对GPU关键状态、异常信息和运行日志的持续记录与分析，帮助运维人员在故障发生前提前感知风险，在故障发生后快速定位问题，从而有效降低AI训练与推理任务中断带来的影响，构建更加稳定、高效的AI算力底座。

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。

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。

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。

浪潮信息KeyarchoS基于Intel®第四代至强®可扩展平台的优化实践

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。

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！

ANOLISA 是转为AI Agent打造的操作系统，致力于打造更高效、更安全的 Agent Native 环境。

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。

探讨了AI技术应用于复杂任务时，传统大语言模型（LLM）在动作决策和多步推理上的局限性。构建具备自主规划与动态纠偏能力的智能体系统成为关键挑战。中兴通讯介绍了其Co-Sight框架，该框架通过多Agent协同架构（Plan-Actor-Memory）实现任务降维，结合实时上下文精炼消除冗余，并依托分层反思系统生成奖惩信号以动态优化DAG执行路径。其核心创新在于关注点分离与闭环反思机制。在GAIA评测中，Co-Sight以72.73%综合得分超越Google DeepMind与OpenAI，在复杂多步任务（L2级）中稳定性显著领先。

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。

通过阿里云大量的运维经验， 云应用复杂的问题单纯从应用自身或者的内核的已有指标难以定位。都需要深入内核的深入分析，作为阿里巴巴操作系统部门系统服务团队，我们提供阿里巴巴全集团内核故障的诊断分析和修复服务，并对阿里云内核疑难问题提供兜底服务，我们基于历史处理过的所有内核故障做系统性梳理和总结，进行大量深入内核的运维探索并贡献到龙蜥社区。

大模型正从“参数竞赛”转向“应用落地”，算力的性能、成本与工程效率成为关键瓶颈。本圆桌邀请阿里云、中兴、沐曦、浪潮等企业专家，探讨三大关键：如何通过软硬协同释放异构算力效能？SGLang与开源社区如何降低部署门槛？在 AI 运维与垂直行业中如何构建稳定、弹性且低成本的推理方案？最终推动AI从技术突破走向产业落地。

浪潮信息副总经理赵帅聊了聊“服务器操作系统目前的发展现状”以及“根社区”的重要性如何体现等热点话题。

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

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。

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。

Livetrace 作为一种先进的操作系统级性能分析方法，能够通过不断地监测操作系统、容器运行环境以及应用程序等多个层次的性能指标，深入揭示整体性能瓶颈。借助 Livetrace，软件的性能管理更加稳健，性能表现的可预测性得到显著提升。

介绍浪潮信息操作系统团队在人工智能浪潮中面向AI做的一些高效的AI解决方案。

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

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

eBPF(extended Berkeley Packet Filter) 是一种可以在 Linux 内核中运行用户编写的程序，而不需要修改内核代码或加载内核模块的技术。简单说，eBPF 让 Linux 内核变得可编程化了。本次分享从原理上分析了它的加载工作过程，解释了它如何保证系统运行稳定以及它能加速网络的原因。

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。

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。

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。

了解当前国内服务器操作系统现状，KeyarchOS的优势，CentOS停服迁移的必要性分析。

从 DeepFlow 的实践经验出发，以业务运维、应用开发的视角分享了一系列典型实战案例。通过他的分享，我们更生动的了解到了 eBPF 作为一项非常底层的内核编程技术，是如何支撑银行分布式核心快速上云，如何让层层网关呵护下的 Serverless 应用快速实现全栈链路追踪，如何帮助 C++ 技术栈的游戏应用解决插桩难的观测痛点，如何为祖传代码遇到的降本增效难题提供解决方案，如何化解公有云服务商和租户之间的工单卡死难题，以及如何结合 Wasm 技术让新一代证券交易系统实现零侵扰的分布式追踪。

硬件生态是一个操作系统的重要基石。但是硬件种类众多，各种各样的服务器和板卡外设，这些硬件设备与龙蜥操作系统（Anolis OS）各个发行版的兼容性如何？如何评估？龙蜥操作系统的潜在用户如何查询自己的硬件设备与龙蜥操作系统的兼容性？这次就和大家聊一聊龙蜥社区硬件兼容性 SIG 的主要工作，包括龙蜥社区硬件兼容性列表、硬件兼容性申请流程以及硬件兼容性测试套件 ancert 用法等。

李肖瑶介绍了未来 Intel 在虚拟化技术方面的新功能。新功能可以分为两类，一类为需要做虚拟化支持的新功能，即由 hypervisor 将新功能正确地虚拟化给虚拟机，使得虚拟化系统可以使用，如 CET、AMX、Arch LBR、PKS、UI。另一类为针对虚拟化的新功能，由 hypervisor 支持使用来增强 hypervisor 的能力或安全性，如 SVA、SIOV、TDX、 Bus Lock Detection、 Notify VM exit、IPI virtualization。

本次分享围绕“面向 multi-agent 场景的长上下文管理方法”展开，结合研究背景、现有系统痛点、方案设计与实验结果，系统介绍多智能体协作中长上下文管理的关键挑战与应对思路。内容涵盖长上下文在 multi-agent 场景中的应用需求、当前方法的局限性、本文提出的管理策略及其创新点，并展示系统实现与实验验证结果，帮助观众全面了解该方向的核心问题与解决方案。

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。