2025龙蜥操作系统大会（OpenAnolis Conference）嘉宾演讲PPT合集（共28套打包）

1、面向AI原生操作系统的算力生态重构：ROCm7的演进和实践AMD演讲人:何亚豪2|PublicROCm软件栈软件栈龙蜥提供服务器基础设施，ROCm 扩展了它的AI 能力3|PublicROCm7-生成式生成式AI/大模型的全栈解决方案大模型的全栈解决方案算子通信库算子通信库编译器及其工具编译器及其工具ROCm运行时运行时AMD ROCm 软件栈软件栈实现从数据中心到消费端全覆盖的GPU平台开源社。

2、操作系统 RISC-V 生态实践中兴通讯操作系统架构师龙蜥社区RISC-V SIG Maintainer谈虎RISC-V通用场景演进操作系统生态实践未来展望RISC-V 通用场景演进面向RVA23规范演进的生态建设路径分析面向通用场景的 RVA23 规范演进RVA 23 U 64profile familyA:applicationI:integer(base)yearprivilege mod。

3、锻造弹性生态：龙蜥社区的漏洞修复协作之道龙蜥社区安全联盟秘书处成员齐增田龙蜥社区漏洞治理体系OS漏洞修复协作实践KeyarchOS 企业级安全能力总结和展望龙蜥社区漏洞治理体系龙蜥社区的安全基石核心自动化平台从感知到披露的全流程闭环管理CVECenter 枢纽介绍龙蜥安全应急响应中心(OASRC)漏洞奖励计划主动激励机制生命周期总览对外协作门户基于 CVSS 的漏洞评级体系量化评估标准如何认领、。

4、架构解析与能力展望智算基础设施运维龙蜥智算基础设施联盟 运维TG组长中兴通讯 智算云底座产品 运维域规划经理柳巍01运维架构解析能力展望通智算场景扫描与分析CPUDDR内存SATA/SSDScale up/out网络HBM显存NVMe高速盘存储介质多样故障粒度到卡/光模块容灾备份硬件统一管理资源可弹缩通用服务器以太网交换机IB交换机AI服务器NVMe普通盘GPUNPU存储以容量优先200G/40。

5、基于龙蜥OS的GPU RAS能力增强智算基础设施RAS能力增强探索与实践智算联盟 RAS技术工作组 Maintainer吴保锡挑战思路探索挑战智算基础设施体系结构日趋复杂、连接数呈数量级增长，可靠性挑战不容忽视GPUs 互联规模智算时代，更严峻的可靠性挑战 复杂的体系结构+连接数量呈数量级增长 Scale-up+Scale-out网络，系统的结构化维度提升，熵增指数级累计，MTBF对数级下降 M。

6、潘平生海光CSV机密计算安全主管工程师马丁龙蜥社区机密计算SIG开发者演讲人基于纯国产海光平台的AI隐私保护新范式Confidential AIConfidential AI 技术底座海光机密计算平台隐私敏感数据保护是“数据安全”与“隐私保护”的核心任务之一,它贯穿数据的全生命周期,主要包括 传输 存储 使用。背景传输存储计算地址转换内存控制器海光CPU的内存控制器中集成SM4硬件加解密引擎，加。

7、基于Intel TDX和龙蜥社区开源方案构建Confidential MaaS英特尔中国高级工程师朱运阁阿里云技术专家孙维东Intel TDX：AI时代的可验证安全底座Data Security Challenge in the AI EraAI时代数据安全挑战全栈运维复杂业务创新受限硬件沉没成本高算力利用率低集群单点故障算力不足从本地计算到云计算优势顾虑Pay-As-You-Go海量算力弹性供。

8、智驾芯片云边一体化策略和Pytorch生态兼容必要性智驾芯片适配Pytorch生态的方法、步骤和兼容性测试智驾芯片的全栈扩展和Pytorch生态的兼容中兴通讯 系统架构师邱文坡智驾芯片和Pytorch介绍智驾芯片全栈生态以及适配Pytorch的必要性Pytorch技术原理介绍Pytorch的技术原理和关键特性Pytorch接入方式介绍新设备Pytorch兼容扩展的方法和步骤兼容性测试多个层面的兼。

9、智能驾驶云端全链路优化实践阿里云智能集团资深技术专家茅俊杰智驾业务背景 数据全链路挖掘训练生产采集数采车、测试车、量产车定制采集，离线/实时点云、GPS里程、视频等FFmpegX265图像抽帧雷达信息预训练多模型标注向量化去重分析挖掘Spark/Ray大规模分布式训练视觉模型、CV模型、智驾模型端到端模型、世界大模型等场景库构建；原ISSUE数据生产；corner case大规模并发仿真；Log。

10、玄铁 RISC-V在高性能计算软件上的进展阿里巴巴达摩院玄铁RISC-V 高级技术专家童琪杰RISC-V 进入高性能计算时代2032年，RISC-V高性能领域SoC芯片超200亿颗，市占比超25%高性能 处理器IPSiFive Andes 开芯院 达摩院 高性能 芯片Ventana Tenstorrent 中兴 知合 蓝芯 RISC-V 高性能领域当前的问题高性能平台标准持续完善中 RVA23，。

11、基于io_uring和双virtqueue队列Virtio-blk 数据通路加速方案阿里云基础软件-开发工程师孟繁瑞技术背景社区现状应用场景Vblk 直通Virtio-blk 直通设备双向命令的支持Ring Pair设计双 virtqueue 队列设计扩大并发度总结与展望技术路线上游贡献技术背景NVMe 支持 io_uring passthrough 能力通用字符设备接口新特性兼容较好，不需额外。

12、Intel 高级软件工程师张锐英特尔平台上的功耗性能优化Understand power features from performance perspective of viewPower vs.PerformancePerformanceLatencyThroughputPowercore pstatecore cstateuncoreRAPLSSTWhy Custom tableCore 。

13、大模型训推优化与太极Turnkey智能计算软件栈博士 清程极智何万青高效普惠的人工智能解决方案关于清程极智源自清华计算机系，2023年成立，致力于实现高效、普惠的人工智能聚焦于智能算力基础设施 爱评 AI Ping大模型服务评测与API调用平台 赤兔 Chitu大模型推理部署解决方案 太极 Turnkey人工智能性能交付优化套件服务芯片企业、智算中心、大模型企业、AI应用企业等客户关注公众号清程。

14、软件所在RISC-V AI应用方面的探索实践基于RISC-V架构的AI实践中国科学院软件研究所 工程师戴希铨RISC-V简介RISC-V AI软件栈移植RISC-V与XPURISC-VAI实践RISC-V简介发展势头迅猛的开源指令集架构生态背景：各关键领域正面临 RISC-V 架构软件迁移任务生态场景：x86/arm 软件代码迁移到 RISC-V预计未来将保持40%年复合增长率RISC-V高速发。

15、多架构源代码向 RISC-V 的迁移工具研发与迁移优化实践中兴通讯 RISC-V生态技术专家申林背景分析聚焦关键领域 RISC-V 软件迁移，拆解分层策略、各语言类型代码难点与核心痛点技术方案从 intrinsic 迁移到 AI 智迁，拆解 RISC-V 架构智能迁移的技术路径、工具方案与创新逻辑成果案例从工具落地到生态共建，RISC-V 架构的迁移项目体现协作成果与开源价值总结展望覆盖 int。

16、共建RISC-V通用高性能平台标准阿里巴巴达摩院王云龙生态挑战RISC-V进入服务器场景面临的标准挑战标准现状RISC-V高性能平台标准现状及问题标准共建RISC-V在高性能领域的标准共建和产品研发RISC-V进入服务器场景面临的标准挑战RISC-V高性能技术生态日趋完善Data Source:The SHD Group October 2025Data Center：28%Automotive。

17、中国科学院软件园区于佳耕RISC-V高性能基础软件共建生态RISC-V高性能发展态势RISC-V高性能基础软件生态建设共建生态展望RISC-V高性能发展态势开放、免费的指令集架构，吸引全球开发者和研究人员参与RISC-V生态系统的构建和应用开放RISC-V有什么优势？采用模块化的设计理念，可根据需要选择不同的扩展模块来满足特定的应用需求，适应各种场景模块化开放性和模块化设计使用户可以根据自身需求。

18、阿里云智能集团技术专家周彭晨AI Agent在Anolis OS CVE智能化评估的实践AI for Anolis OSSecurity体系建设Anolis OS风险类型AI for Anolis OS SecuritySecurity AI Agentas a ServiceAI Agent as a ServiceAI Agent for Anolis OS CVEAnolis OS CVE。

19、从主线到龙蜥的内核创新，驱动下一代AMD EPYC 计算平台阿里云智能集团技术专家冯光辉Anolis OS 发行版介绍 Anolis OS 版本信息龙蜥社区 AMD 平台支持介绍 Anolis 版本对 AMD 平台支持情况ANCK 中 AMD 特性分享介绍 Anolis 内核中 AMD 相关特性介绍Anolis OS 发行版概况https:/ OS 8Anolis OS 23集成了多个版本内核的。

20、Tenable的AI Aware与AI保护实践从风险暴露到智能防御大中华区技术总监全晓可2AgendaTenable AI Aware-Exposure AI资产管理攻击路径分析漏洞情报AI 相关组件及数据安全Tenable AI保护-AI Exposure 数据泄露提示词注入和越狱模型过度暴露过度依赖 AISEARCHSEARCHEXPLAINEXPLAINACTIONACTIONTenabl。

21、在内核中构建动态 LSM 小程序引擎Lua-LSM:Scripting the Linux Security Subsystem阿里云智能集团研发工程师陈宗耀LSM的痛点：强大 但是“僵化”静态：测试内置于内核，更新策略需要重启系统复杂：SELinux 动辄上万条规则，配置与审计的难度极大僵化：安全响应周期长、研发新 LSM 模块门槛高设计目标：动态、敏捷、表达能力我们想要的不仅仅是“规则”，我。

22、ModelSight：端到端 AI 性能分析阿里云基础软件团队常怀鑫、王鹏在 Qwen3-235B 大模型推理中的实践落地ModelSight性能分析工具Qwen3-235B实战社区贡献ModelSight 性能分析工具端到端 AI 性能分析和观测，覆盖 CPU 和 GPU 瓶颈ModelSight:面向 AI 场景结合 Topdown 的端到端性能分析工具ModelSight 分析工具现有工具。

23、RISC-V云计算：AI智能体算力基础设施新路径中国电信研究院研究员先进计算课题负责人崔恩放中国电信RISC-V云计算探索2022-2025年20227月2023年20242025启动RISC-V研究项目 2023.3：成功研发业界首个支持RISC-V的云原生虚拟机TeleVM；2023.5：完成天翼云服务器系统CTyunOS对RISC-V的全面适配。2024.3：课题牵头RISC-V数据中心国。

24、全链路提升自动驾驶/具身智能模型训练与推理效率阿里云-计算平台-PAI程孟力PAI-TurboX：面向自动驾驶的训练推理加速框架技术背景核心技术亮点实测性能速度提升在PAI平台中使用PAI-TurboX未来规划0102030405技术背景介绍自动驾驶/具身智能领域面临的挑战及PAI-TurboX的解决方案剖析行业难题及PAI-TurboX应对之策行业挑战与解决方案行业核心挑战数据量大，1000w。

25、RISC-V可信计算技术实践龙蜥社区系统安全SIG Owner徐峥什么是可信计算介绍可信计算发展现状Risc-V可信计算现状Risc-V可信计算支持情况说明实践案例基于Risc-V架构的可信计算实践案例什么是可信计算介绍可信计算和发展现状可信计算发展历程路标阶段2概念萌芽期（1990s2002）1999 年，IBM、微软、Intel 等企业成立TCPA。2002年，可信计算组织TCG正式成立。标。

26、AI赋能软件供应链安全审查联通数科 高级研发专家王麟行业现状与挑战系统架构可视化与管理实施与预期效果行业现状与挑战操作系统开源已从“组件任意引入”跨入“供应链风险治理”阶段漏洞传播快开源软件使用平均数逐年增加，开源软件漏洞检出率居高不下，底层依赖一旦受影响，会沿依赖链快速扩散至系统层大量开源包存在“单作者维护、长期无提交、补丁不合入”的停更现象，形成“僵尸组件”，需识别其未来维护可持续。npm/。

27、Arm基础设施加速智驾云端计算阿里云弹性计算高级架构师张先国（雷祖）智能驾驶典型业务流程数据采集数据标注模型训练仿真验证集成部署车端集成数据规模大视频、图像、点云、数据持续更新，多达数百PB算力消耗高持续进行数据标注、数据分类、用于文本和视频对照学习，消耗算力数十万核模型迭代快每个季度都有新模型、新技术涌现，参数模型越来越大训练成本高模型种类多，更新快训练成本高，消耗GPU数万卡智驾场景业务痛点。

28、Landing IOMMUFD to Anolis刘肄(Intel)薛帅(Alibaba)VFIO RecapIOMMUFDAnolis IOMMUFDstatusChallenge inPracticeVFIO RecapWhy would we need iommufdVFIO RecapVFIO A way to gain BareMetal I/O performance in virt。