近日，2025 龙蜥操作系统大会在京顺利落幕，由阿里云智能集团资深技术专家、龙蜥社区技术委员会主席杨勇，AMD 中国区数据中心市场及业务发展总监曲大健联合出品的龙蜥技术生态分论坛也圆满举办。来自阿里云、AMD、安谋科技、英特尔、统信软件等企业的 16 位大咖，聚焦 AI 与操作系统融合的新范式，系统解析了智算时代下操作系统的破局逻辑与实践路径。会上正式发布了《龙蜥社区 RISC-V 可信计算技术实践白皮书》，旨在为行业提供技术参考，助力安全与效能的进一步提升。
（图/参会嘉宾合影）
会议伊始，阿里云智能集团技术总监、龙蜥社区技术委员会主席杨勇致辞表示，操作系统的技术生态是社区核心竞争力所在，尤其在 AI 与云深度融合的新时代，生态协同已成为决定成败的关键。当前，AI 推理正成为操作系统的重要应用场景------相比训练，推理对 CPU、DPU、高性能存储与网络等全栈基础设施提出更高要求，而系统的稳定性、安全性与性能优化直接转化为用户的实际成本。不稳定或不安全意味着 GPU 资源浪费，而高效优化则带来显著降本增效。尽管操作系统在 AI 智能体运行中往往"透明"，却深度参与从沙箱隔离、任务调度到工具调用与记忆管理的每一个环节。因此，龙蜥社区正致力于凝聚芯片、软件、安全等全链路技术伙伴，在新计算范式下构建紧密协同、不可或缺的开源生态，共同应对 AI 基础设施的复杂挑战。
（图/阿里云智能集团技术总监、龙蜥社区技术委员会主席杨勇）
阿里云智能集团高级技术专家沈培在《国产 CPU 平台上操作系统和云产品性能优化实践》主题演讲中分享了阿里云在异构计算时代的全栈技术实力，凸显了龙蜥操作系统作为国产基础软件核心载体的关键作用。沈培围绕软硬协同性能优化，与现场嘉宾共同探讨国产主流 CPU 特点和特性、影响应用软件执行效率的因素；如何快速分析出应用软件性能瓶颈，以及在阿里云专有云产品适配开发和部署上线过程中的性能优化工程化实践等系统地介绍了其核心技术路径。作为龙蜥社区的发起者与核心贡献者，阿里云持续将飞天企业版在真实业务场景中验证的优化能力反哺社区，推动龙蜥操作系统成为兼容多架构、支撑高性能云原生应用的操作系统基石。
（图/阿里云智能集团高级技术专家沈培）
在 AI 推理进入 "存算协同、生态共建" 的关键阶段，AI 技术落地正面临算力成本高、跨领域适配难、标准化缺失等行业痛点。会上，龙蜥社区贡献者张宇 分享了《AI 推理方案的合作伙伴生态》，深度拆解了技术适配逻辑，展现 "技术开源共享 + 硬件兼容适配" 的生态底层设计**，介绍了** "AI 推理方案的合作伙伴生态"，旨在深入探讨生态构建的核心逻辑与实践路径。
（图/龙蜥社区贡献者张宇）
阿里云智能集团技术专家冯光辉、AMD 资深内核专家舒明 联合分享了《从主线到龙蜥的内核创新，驱动下一代 AMD EPYC 计算平台》。冯光辉 介绍了 AMD Genoa、Turin 等平台在龙蜥操作系统中的适配现状，重点展示 INVLPGB、Bus Lock Trap、IBS 等高阶能力的落地情况，并分享了未来在 I/O 加速、SEV-SNP 机密计算等方向的社区支持计划。舒明则全面分享了 AMD EPYC 在开源生态中的技术投入与创新成果，涵盖从 Linux Kernel 上游社区的前沿开发进展到龙蜥社区的产品化支持；也深入解析了 AMD 工程师在 Linux Kernel Upstream 社区的最新补丁进展，包括 SDCI、PML、SDXI、vIOMMU 等关键特性，探讨其在实际应用中的价值与对下一代 AMD CPU 的支持。
安谋科技高级软件工程师张向泽 分享了《混合专家模型在 RTP-LLM 框架中的高效Arm CPU 实现》。Arm 在 RTP-LLM（阿里巴巴的大模型推理引擎）的 Arm CPU 后端中，集成了对混合专家（MoE）模型的支持，包括 DeepSeek V3/R1 和 Qwen3 MoE 等模型。Arm通过使用 MMLA 和 I8MM 等加速指令、INT4 量化技术、以及集成 Arm KleidiAI 计算库等方法，最大化地提升 MoE 模型在 Arm Neoverse 平台上的推理性能。
（图/安谋科技高级软件工程师张向泽）
功耗与性能在许多情况下存在竞争关系，但二者并非总是互斥的。通过合理分配各组件间的功耗，可以有效提升整体性能表现。英特尔高级工程师张锐分享了《英特尔平台上的功耗性能优化》，与现场嘉宾深入探讨了近期基于最新英特尔平台在龙蜥社区中开展的功耗相关工作，并阐述了这些工作的必要性，以及如何运用这些技术来优化功耗管理并提升系统性能。
（图/英特尔高级工程师张锐）
C 语言是非内存安全开发语言，在主流 Linux 操作系统中 C 语言代码占比超 70%，其中内核中的 C 语言代码超 90%。谷歌报告显示，超过 70% 高危漏洞源于内存安全问题。OpenSSF 也提出通过替换非内存安全的语言来消除内存安全漏洞是根本方法。统信服务器产线架构师张海东 分享了**《C 转 Rust 的 AI 自动化方法》**，结合 AI 大模型 ，提出了一种 C 语言项目转换为 Rust 语言的一种可行性方法，提高系统关键组件的安全性，消除内存安全问题。
（图/统信服务器产线架构师张海东）
阿里云智能集团技术专家周彭晨分享了《AI Agent 在 Anolis OS CVE 数据增强及智能化评估的实践》。周彭晨表示，操作系统产品安全是一个不断演进的动态过程，及时发现和修复系统漏洞是操作系统安全合规治理的重要基础，围绕 CVE 的漏洞管理体系直接影响产品的安全响应效率与风险控制水平。同时，以开源组件为基础的操作系统产品存在漏洞数据庞大，漏洞信息不完整、格式不统一、更新滞后等问题，导致误报率高、关键漏洞易被忽略，严重影响处置效率。通过 AI Agent 实现多源信息采集、标准化处理与漏洞智能增强，并利用 AI Agent 辅助进行漏洞影响的评估和分析，可有效提升漏洞处理的效率和准确性。
（图/阿里云智能集团技术专家周彭晨）
阿里云智能集团研发工程师孟繁瑞分享了《基于 io_uring 和双 virtqueue 队列的 virtio-blk 数据通路加速方案》。孟繁瑞提到，阿里云操作系统团队联合 CIPU、盘古等团队，基于 io_uring 的直通能力和 vring pair 的队列设计，改造了 virtio-blk 内核驱动，赋予了用户态程序直接构造 virtio-blk 命令的能力，不仅拓展了 virtio-blk 设备的功能边界，也为基于此技术的后端存储解决方案带来了更大的灵活性和扩展性，为公有云、分布式存储等场景提供了较好的弹性、可并发性和大吞吐能力。目前，这些特性已经合入了 ANCK-5.10 和 ANCK-6.6 中，即将随业务灰度上线。
（图/阿里云智能集团研发工程师孟繁瑞）
值得一提的是，本次分论坛上，由龙蜥社区安全联盟副主席何伟，山东博算智新信息科技有限公司首席架构师王长红，龙蜥社区技术委员会委员王江波，睿思芯科副总裁任清源，中科方德生态合作总监、龙蜥社区运营委员冯倩倩出席发布了《龙蜥社区 RISC-V 可信计算技术实践白皮书》，该白皮书由龙蜥社区联合浪潮信息、山东博算智新信息科技、睿思芯科、中科方德等共同策划和撰写，针对 RISC-V 架构高性能普及趋势下可信计算安全的迫切需求与防护痛点，给出落地性实践方案，为 RISC-V 安全技术应用提供参考，助力服务器安全效能提升。
（图/《龙蜥社区 RISC-V 可信计算技术实践白皮书》现场发布仪式）
《龙蜥社区 RISC-V 可信计算技术实践白皮书》下载链接：https://openanolis.cn/assets/static/OpenAnolisRISC-VTrustedComputingWhite-Paper.pdf
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