龙蜥社区 Intel ARCH SIG 阿里云实践之路
介绍了龙蜥社区发展现状，讲解了 Intel Arch SIG、Anolis 内核 ANCK 以及商业发行版 Alibaba Cloud Linux 内核之间的上下游关系，并分享了阿里云选择 Anolis OS 作为上游的原因。随后，介绍了 Intel Arch SIG 目前的工作进展，对 Intel 主流服务器平台支持的情况。最后，通过解决方案在阿里云应用场景的最佳实践对 Intel Arch SIG 合作成果进行的展示。
龙蜥系统中基于 Intel Crypto Acceleration 的加速实践
当前安全越来越重视的前提下，越来越多的网站由 HTTP 转为 HTTPS，更多的服务之间会由 SSL/TLS 来建立安全通道进行通讯，在带来安全的同时，性能问题也随之而来。张力在本次演讲中，将从这类场景中的问题介绍开始，分析 SSL/TLS 带来的性能问题，介绍英特尔第三代志强处理器中的密码学加速特性是如何帮助解决这些问题的，并概览该特性在龙蜥系统及部分业务场景中的加速实践，供大家参考使用。
龙蜥系统运维 SIG 和 eBPF 技术探索 SIG介绍
eBPF & Linux 稳定性专场是由龙蜥系统运维 SIG 和 eBPF 技术探索 SIG 协办，开场主持人毛文安为大家介绍了这两个 SIG 的情况。为大家分享这两大 SIG 的愿景和目标，以及当前 SIG 的重点项目情况和 SIG 的下一步规划。也欢迎大家在龙蜥官网 SIG 组查看详情。
开放算力·云启未来
龙蜥社区理事长、阿里云研究员马涛为现场嘉宾带来主题演讲：《开放算力·云启未来》。 “‘开放算力，云启未来’，为什么提开放算力？现在对于算力可以非常明显地感觉到是一个在快速发展的阶段，那么龙蜥社区对于算力的支持我认为无论是国内还是国际的社区里面是最全的，因为无论是对于国际厂商，像 Intel、AMD、Arm 等企业全面的支持，还是国内的厂商，像龙芯、兆芯、飞腾芯片厂商的支持，所以我们对于整个算力的支撑我认为在国内和国际都是领先的。第二个就是‘开放’，对于一个操作系统社区而言，开放是非常重要的。
基于英特尔®DL Boost技术的 AI 性能优化
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。
龙蜥社区走进Intel MeetUp 社区理事长马涛致辞
Intel 在龙蜥社区围绕 Intel 芯片等方面的工作，我认为主要有以下 3 个比较重要的特点： 第一个是全面性。龙蜥社区在整个场景方面是非常丰富的，无论是云原生、机密计算、应用加速等等。这些丰富的场景以及如何在这些场景下去围绕操作系统、Intel 的芯片来进行场景化、定制化的加速是龙蜥的核心的技术。 第二 Intel 在龙蜥社区参与的很多工作是非常深入的。针对刚才提到的场景，Intel 在龙蜥社区做了非常多的定制和优化。所以说龙蜥在如何使用 Intel 芯片去加速应用，让应用跑得更快、更稳和更好等方面是积累丰富的经验。 第三 Intel 在龙蜥社区做出的很多工作也是在全球领域非常领先的。 所以总结来看， Intel 在龙蜥社区贡献的三个关键词是：全面、深入和领先。
龙蜥社区走进Intel MeetUp 理事杨继国致辞
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。