AI时代服务器操作系统的战略重要性 - AI重构各行业 服务器操作系统成为支撑大模型应用稳定运行的关键 上承模型应用 下接多元算力 [2] - 2025年全球AI服务器市场规模将突破1200亿美元 操作系统从被动适配硬件的工具进化为主动定义算力的中枢 [3] - 操作系统不仅是技术突破试验场 更是全球科技产业争夺的战略制高点 [3] AI对服务器操作系统提出的核心需求 - 需实现全架构兼容与动态资源调度 AI大模型训练需同时调用CPU GPU DPU FPGA等多元化算力 对硬件兼容性提出前所未有挑战 [3] - 需突破性能瓶颈与保障集群稳定性 万亿参数模型面临TB级显存需求和万卡集群故障率累积问题 [3] - 需实现AI原生设计与自我进化 操作系统从工具进化为智能体 成为调取大模型和智能体的底层核心 [4] - 需保障数据隐私与全生命周期安全 医疗金融等敏感领域AI应用对数据安全提出严苛要求 [5] - 需统一软件硬件生态 芯片厂商各自为政的SDK和驱动形成严重软烟囱 生态复杂度成为最大挑战 [5] 服务器操作系统智能化升级的技术路径 - 学术派提出用大模型打造操作系统内核进行智能资源分配 但存在延迟性问题 业界领先推理性能处于50毫秒吞吐量 而内核需微秒级甚至亚微秒级响应 短期内无法实现 [4] - 大模型内核方案存在Token资源极大浪费 成本极高 目前无法商用落地 [4] - 另一方向是在原有操作系统内核基础上通过MCP适配实现智能化升级 该方案相对更易实现 [5] - 龙蜥操作系统实现对x86 ARM RISC-V等各体系结构芯片的完善支持 提供最新芯片支持 [6] 系统厂商与云服务商的实践重点 - 需高效利用GPU算力同时让CPU充分工作 避免CPU算力闲置 [5] - GPU显存调度优化需推进新硬件协议 技术难点存在但更需打通生态解决适配性痛点 [5] - 操作系统需连接多样化硬件与软件 为云计算调度弹性及大模型训练推理提供稳定安全高效保障 [5] AI与操作系统的双向赋能关系 - 需实现System for AI 解决异构算力调度问题 在硬件层面实现从单一适配到多元融合转变 [6] - 操作系统需成为算力智能调度引擎 实现从静态分配到动态优化 未来不仅是算力管理者 更成为智能决策中枢 [7] - 需实现AI for System 将AI能力植入操作系统 目前操作系统的构建管理过程已可通过智能体辅助 但大多功能仍处于辅助阶段需人工接管 [7] - AI for System最佳应用场景是智能运维助手 通过AI提供预警及自动化运维操作 减少避免宕机 提升系统稳定性和可用性 [8] 产业生态协同与标准化建设 - 龙蜥社区成立龙蜥智算基础设施联盟 联合20余家AI芯片厂商 服务器厂商 操作系统厂商 大模型及AI应用开发商 [9] - 联盟以开源开放求同存异为宗旨 目标打造AI原生操作系统 形成开放兼容AI生态体系 增强国内AI产业链竞争力 [9] - 联盟将建立系统兼容性测试基准 围绕GPU兼容性测试形成一致性标准规范 减少GPU与不同商业版适配工作量 [10] - 构建统一标准技术规范 提升AI基础设施可靠性 统一维护更新社区主线版本KABI白名单 加强上游原生版本兼容能力 [10] - 建设开源AI框架与国内AI芯片适配平台 做好系统全栈适配及性能优化 [10]