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china news service、北京、8 月 31 日 (xia bin 記者) 大規模モデルのインテリジェントな創発と一般化機能により、数万、さらには数百万の ai ネイティブ アプリケーションが作成され、産業アーキテクチャと基盤となる基盤が再構築されます。 ai ネイティブ時代の到来に伴い、人間とコンピューターの対話方法、プログラミング パラダイム、カーネルの複雑さの変化により、サーバー オペレーティング システムに大きな変化が生じています。

その結果、ai ネイティブ アプリケーションでは、システム ソフトウェアに対してより高い要件が課されます。 dragon lizard コミュニティの副会長である zhang dong 氏は、最近 2024 dragon lizard オペレーティング システム カンファレンスに出席した際に、サーバー オペレーティング システム コミュニティに対する 3 つの主要な開発提案を提案しました。

ドラゴントカゲコミュニティの副会長である張東氏は最近北京で講演した。写真は主催者提供。

1つ目は「aiネイティブファースト」で、aiを最優先に受け入れ、ai機能を深く統合し、上流のチップからアルゴリズムアプリケーション開発メーカーに至るまで最適な基本ソフトウェアを作成し、ai機能の迅速な価値変革を実現します。

2 つ目は、アプリケーション指向を堅持し、コミュニティ技術革新とアプリケーション シナリオの緊密な統合を重視し、基本ソフトウェア、ハードウェア、アプリケーション間のコラボレーション モデルを革新し、現場の垂直シナリオに最適なソリューションを作成することです。

3 番目は、オープン性と中立性を強化することであり、コミュニティは単一メーカーのラベルを剥ぎ取り、共同統治、共同構築、共有を重視し、オープンな標準を確立し、主要な国際コミュニティと積極的に統合し、同期的な発展を維持し、国際社会を形成します。豊かな生態系。

china news networkの記者はまた、この会議で、中国の主要なオープンソースオペレーティングシステムのルートコミュニティとして、dragon lizardコミュニティが、「anolis os23生態学的派生計画」、「centos代替計画」、および「aiアプリケーション促進計画」をリリースしたことを知りました。 「クラウド＋ai「イノベーション」」など、オープンソースosの商用化に向けた好循環の発展を推進する3大計画。

inspur information は、dragon lizard コミュニティの副会長部門として、2022 年にコミュニティに参加して以来、コミュニティ構築に積極的に投資してきました。inspur information dragon lizard joint laboratory を利用して、技術革新、標準化などの多面でコミュニティを推進しています。策定、エコロジー構築、運用推進。

たとえば、今年 6 月 30 日にオープン ソース サーバー オペレーティング システム centos が完全にシャットダウンされたことを受けて、inspur information はすでに dragon lizard コミュニティと協力して、6 月には「安心してシャットダウンする」アクション プランを立ち上げていました。脆弱性やバグの修復、障害箇所の特定と解決策、セキュリティ強化などのサービスを提供することで、centos停止後に発生する可能性のある新たな脆弱性、悪意のあるコードによる情報漏洩、業務中断、ランサムウェア攻撃などの重大なリスクを効果的に防止します。

zhang dong 氏は、オペレーティング システムがソフトウェアとハ​​ードウェアの協調設計と最適化の中核であることを強調し、当社は「アプリケーション指向、システム中心」のアプローチを堅持し、システム メーカーの利点を真に最大限に発揮し、ソフトウェアをより良く実現していきます。協調的なシステム設計により、技術革新が加速され、dragon lizard オペレーティング システムの継続的な反復進化が保証されます。

zhang dong氏はまた、チャイナ・ニュース・サービスの記者とのインタビューで、このai技術の波は非常に速く到来しており、計算能力、ストレージ、データなどに課題をもたらしていると率直に述べた。常にリソースを統合し、ai の開発スピードに「追いつく」ために前進します。

将来的には、開発者が開発に自然言語を直接使用できるようになるため、オペレーティング システムは新しいプログラミング パラダイムをサポートする必要があるだけでなく、ユーザー インターフェイスとユーザー エクスペリエンスをユーザーのニーズに合わせて改善する必要があると指摘する人もいます。 aiネイティブの時代。

同時に、ai がネイティブになる傾向に伴い、オペレーティング システムの「カーネル層」はより複雑になり、基盤となるハードウェアは、多様な汎用プロセッサや ai アクセラレーション チップなど、より複雑なコンピューティング リソースを提供する必要があります。メモリやネットワークなどの効率が向上し、ai アプリケーションの効率的な動作を確保するために、オペレーティング システムが上記のリソースを効果的に管理および割り当てる必要があります。 （以上）

(チャイナニュースネットワーク)