操作系统如何满足AI应用场景需求？未来发展趋势如何？2024龙蜥操作系统大会上，龙蜥社区副理事长张东分享了题为《智算引领 系统创新》的主题演讲，指出AI原生应用对操作系统提出更高要求，需要以应用为导向、以系统为核心进行架构创新设计，要打造最AI的服务器操作系统。

AI可谓是现在最大的产业变革，带来的影响比以往任何技术都更为深远。甚至就像计算机诞生一样，对于整个人类的发展产生很大的影响。AI的影响力不仅体现在IT领域，它还从根本上改变了很多行业创新和发展模式，成为推动生产力向前发展非常重要的一点，现在国家提出要发展新质生产力，AI就是新质生产力最典型代表。

目前，AI已经应用于各个领域，比如，通过AI大数据的加持，传统科学研究方法大大加速，让攻克难题成为可能；通过自动化生产线和智能机器人，AI提高了制造效率和质量控制……

AI应用的快速发展，对底层硬件需求激增，加速卡、存储的不断增长造成单机功率、密度越来越大，并且数据中心规模不断扩张，而硬件资源扩展对资源调度能力提出考验，操作系统也要随资源变化进行调整。

通过堆砌资源的方式满足AI需要的道路很难持续，这个过程中操作系统面临几个挑战：一是对多元算力的支持，操作系统需要协调CPU、GPU以及其他专用芯片，如何把算力高效组织起来；二是AI本身的编程环境非常复杂，软烟囱林立，用户面临环境选择难题；三是效率、性能的优化和可靠性、稳定性等方面，对操作系统提出更高要求，在出现故障的时候能够快速定位，能够快速恢复；最后，确保AI原生的安全，防止数据隐私泄露。

面对AI原生化对基础设施带来的变革，浪潮信息提出“以应用为导向，以系统设计为中心，建立多元异构算力融合、软硬协同优化”的技术发展路线，其中，操作系统是软硬协同设计与优化的核心。

张东表示：“我们提出以应用为导向，是面向最终的应用场景，以系统为中心，系统则是指包括了服务器整机+操作系统+基础应用环境在内的整体。应对AI带来的改变，需要软硬件整体创新来解决。”

围绕着AI大模型的训练，浪潮信息从硬件上引入了多项的技术，构建面向大规模计算的融合架构3.0系统，通过高速互联总线，对计算、存储进行了解耦，实现内存、存储、异构加速及通用计算等资源池化，支持硬件资源快速部署，完善各类芯片之间的内外部互联，并引入400G高速网络及海量存储。

在系统软件层面，对于操作系统进行多项改进。一方面，在AI原生背景下，操作系统需要持续演进去满足对异构算力环境的支持，对数据多态、跨模态巨量数据的管理，以及对各种新型融合网络架构支持。再者，大模型的开发涉及到数据准备、模型调整、基础训练、微调训练、模型评估、部署验证、服务发布等复杂的流程，在模型开发过程中，也需要操作系统给予支撑。

同时，AI的发展也会对操作系统带来的变化，在未来的环境里，算力的维护、管理更加复杂，很多工作靠传统的人工很难实现，AI可以提供更多的辅助，让数据中心的运维管理，从原来自动化走向智能化，真正实现AIOps。此外，操作系统的开发也可以利用AI进行辅助编程，测试用例的自动生成，帮开发人员自动找到系统bug。

对此，浪潮信息升级服务器操作系统KOS，实现多元算力高效调度，通过自动化工具快速配置AI开发环境，并在调度、内存管理、网络、IO方面进行了大量优化，具备了智能运维、系统故障智能定位、自动化部署管理能力。

基于开源开放的理念，浪潮信息积极参与社区工作，围绕技术创新、标准、规范以及生态合作和应用推广进行大量工作。同时，浪潮信息也在推动国内开放计算的体系建设，龙蜥社区及其他开源软件是整个开放计算重要组成部分。

“云+AI”开启算力新时代，龙蜥则让更多 AI 大模型新应用长在创新操作系统上。据了解，龙蜥社区是业界最早展开操作系统 AI 探索的，现已兼容国内外主流GPU，并针对广泛使用的AI框架提供 OpenVino 在内的原生支持。

本次大会，龙蜥社区正式发布了“CentOS替代计划”“Anolis OS 23生态衍生计划”“AI应用推广计划”三大计划，并首次公布了“AI 原生操作系统”发展路线，提出AI容器镜像、智能运维 AIOps、OS Copilot 文档建设等三大探索方向，加速 AI 与操作系统的融合发展。

作为龙蜥社区副理事长单位，浪潮信息自2022年加入社区以来，积极投入社区建设，依托浪潮信息龙蜥联合实验室，在技术创新、标准制定、生态建设、运营推广等多个维度推动社区建设，获得最佳合作伙伴奖。

“现在操作系统对AI的适应实际上还远远不够，操作系统如何进一步真正变成AI原生，更好支撑AI的训练和推理，还需要更大级别的创新，希望产业界能够形成合力，共同打造最AI的服务器操作系统”，张东谈到。

在演讲最后，张东对服务器操作系统及社区发展，提出三大建议：

一是AI原生First，社区要全面优先拥抱AI，深度融合AI能力，发挥操作系统关键生态位作用，做好上游芯片与下游AI应用开发商之间的纽带，打造AI场景下原生兼容、稳定的基础软件，实现AI能力的快速价值转化；

二是坚持应用导向，强调需求牵引，将社区技术创新与应用场景紧密结合，创新基础软件与硬件、应用之间的协同模式，打造面向领域垂直场景的最优解决方案；

三是强化开放中立，社区撕掉单一厂商标签，强调共治共建共享，建立开放标准，积极与国际领先的社区接轨，保持同步发展，形成繁荣的生态系统。