전체 시나리오 운영 체제 openEuler는 AI 역량 강화로 디지털 인프라를 구축합니다.

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대형 모델의 추세가 전 세계적으로 휩쓸고 있으며, 일부 산업에서는 대형 모델을 기반으로 재구성하기 시작했습니다. 미래의 디지털 세상에서는 인공지능이 중요한 역할을 하게 될 것은 분명합니다. 인공지능은 다양한 기본 기술 및 제품과 결합하여 다양한 분야에서 지속적인 기술 혁신을 촉진할 것이며, 핵심 기본 소프트웨어인 운영체제도 예외는 아닙니다. 2023년 운영 체제 컨퍼런스 및 openEuler Summit에서 우리는 openEuler가 이미 디지털 시대의 지능형 미래를 선도하며 사전 계획을 세웠음을 확인했습니다

OpenEuler는 수천 개의 산업 분야에서 견고한 소프트웨어 기반을 구축하기 위해 항상 루트 기술에 투자하는 데 집중해 왔습니다. 현재 openEuler의 누적 설치 기반은 610만 개를 초과하여 소프트웨어 운영 체제의 지형을 바꾸는 최초의 오픈 소스 운영 체제가 되었습니다. IDC 예측에 따르면 openEuler는 2023년 중국 서버 운영 체제 시장 점유율 36.8%로 1위를 차지할 것으로 예상됩니다. 디지털 인텔리전스의 미래에 직면한 openEuler는 AI와 완전히 통합되어 디지털 인프라를 위한 전체 시나리오 운영 체제를 만들고 더 많은 사용자에게 기술적 편의성을 제공합니다.

새로운 지능시대를 맞이하다

openEuler를 사용하면 AI의 효율성이 향상됩니다

지난 4년 동안 openEuler 커뮤니티는 급속한 발전을 경험했습니다. Open Atom Open Source Foundation TOC 부회장이자 openEuler 위원회 전무이사인 Xiong Wei에 따르면, openEuler 커뮤니티 초기에는 하루에 활동하는 개발자가 200~300명에 불과했지만 지금은 많은 개발자가 참여하고 있습니다. 16,800명이 넘는 오픈 소스 기여자와 4,259명 이상의 활성 사용자가 있습니다. 이러한 개발자는 시스템 기능, 혁신 및 버그 수정에 대한 광범위한 지원을 제공합니다. 또한, openEuler 커뮤니티는 1,300개 이상의 협력 기업 및 파트너를 축적했습니다

Xiong Wei는 Open Atomic Open Source Foundation의 TOC 부회장이자 openEuler 위원회의 전무이사입니다

점점 더 많은 사용자와 파트너가 openEuler 커뮤니티에 참여함에 따라 openEuler의 미래는 어디에서 발전하게 될까요? 과거에 openEuler에는 전체 시나리오와 다양한 컴퓨팅 성능이라는 두 가지 주요 기술 기둥이 있었습니다. 대형 모델과 같은 신기술의 지속적인 개발로 openEuler는 세 번째 기술 기둥, 즉 지능을 추가했습니다. Digital openEuler는 점차 지능형 openEuler로 진화하여 다양한 컴퓨팅 성능과 지능형 시대를 위한 차세대 운영 체제가 될 것입니다

지능의 경계는 계속 확장되고 있습니다. 하드웨어와 애플리케이션 사이의 가교로서 운영 체제는 디지털 지능의 미래를 수용하고 AI와 결합하는 것은 피할 수 없는 추세입니다.

openEuler 기술 위원회 의장 Hu Xinwei는 현재의 하드웨어 추세에서 효율적인 협업을 달성하려면 점점 더 지능적이고 다양한 컴퓨팅 능력이 필요하며 동시에 점점 더 많은 유비쿼터스 지능형 애플리케이션이 빠르게 구현되어야 한다고 말했습니다. 개입했다. 이 비전을 실현하기 위해 openEuler는 제로 임계값, 제로 손실 및 제로 개입의 효과를 달성하기를 희망합니다. 일반 사용자의 경우 스마트 애플리케이션을 배포하고 설치할 때 스마트 애플리케이션이 다양한 컴퓨팅 성능에서 실행될 수 있도록 "0" 임계값을 달성하기를 희망하며 운영 체제는 스마트 컴퓨팅 성능이 스마트에서 "0" 손실을 달성할 수 있도록 해야 합니다. 애플리케이션의 일상적인 운영 및 유지 관리를 위해 시스템 관리자는 시스템의 일상 작업에서 "제로" 개입을 달성해야 합니다

따라서 openEuler는 "openEuler for AI" 및 "AI for openEuler"를 통해 풀 스택 AI 활성화를 구현하여 즉시 사용 가능한 컨테이너화된 솔루션을 만듭니다.

"openEuler for AI"는 앞으로 생태학적 경계의 확장입니다. 앞으로 openEuler는 AI와의 호환성을 포괄적으로 향상하고 더 많은 주류 지능형 애플리케이션과 대규모 언어 모델을 지원하며 지능형 기능 업그레이드를 달성할 것입니다. 현재로서는 일부 AI 제품, 기술 생태계, 인프라 등이 독립적으로 싸우고 있는 것을 볼 수 있습니다. 그러나 시장이 점차 성숙해짐에 따라 AI 풀스택 구현은 필연적인 결과입니다. 미래의 발전.

풀 스택 활성화를 통해 openEuler 사용자는 향후 스마트 애플리케이션을 사용할 때 즉시 openEuler가 제공하는 컨테이너화 솔루션을 사용할 수 있으며, 최적의 성능을 달성하기 위해 하드웨어 환경에 자동으로 적응할 수도 있습니다. openEuler의 전체 스택 활성화에는 두 가지 수준의 의미도 포함됩니다. 첫 번째는 AquilaDB 등의 벡터 데이터베이스, Llama, ChatGLM 등 업계에서 인기 있는 대형 모델, cuda, rocm, openvino 등의 툴 체인 등 다양한 애플리케이션, 모델, 도구, 프레임워크에 대한 지원 최적화입니다. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 AI 프레임워크. 또한 AI 하드웨어의 복잡성으로 인해 openEuler는 AI 하드웨어 호환성에 대한 광범위한 지원도 제공합니다. 일련의 업그레이드를 통해 사용자의 AI 개발 및 사용 효율성이 크게 향상됩니다.

개발자 지원 측면에서 openEuler는 AI의 유용성과 적응성을 지속적으로 최적화하고 있습니다. 컨테이너화된 패키징, 원클릭 이미지 가져오기 등의 기능을 제공하여 개발자가 쉽게 AI 환경을 배포하고 제로 임계값을 달성할 수 있도록 합니다

현재 우리는 다양한 컴퓨팅 능력의 시대에 진입했습니다. 소프트웨어와 하드웨어의 공동 개발로 운영 체제 스케줄링을 재설계할 여지가 생겼습니다. CPU의 SMT 아키텍처를 통해 운영체제에는 작업을 사전 배포할 수 있는 기회가 주어지며, GPU 역시 하드웨어 워프 전환을 통해 정지 등의 문제를 피할 수 있습니다. 따라서 독립적인 이기종 장치들을 어떻게 통합하고, 자원을 균일하게 할당하며, 컴퓨팅 파워의 낭비와 이기종 메모리 프로그래밍의 복잡성을 어떻게 해결할 것인가가 중요한 문제이다.

전통적인 의미에서 서로 다른 이기종 컴퓨팅 능력은 완전히 분리된 메모리 관리를 갖고 있어 서로 공유하기가 어렵습니다. "openEuler for AI"의 또 다른 중요한 가치는 이종 융합입니다. 핵심 아이디어는 독립적인 이종 장치를 하나로 모으고 리소스를 균일하게 할당하여 심각한 컴퓨팅 성능 낭비와 복잡한 이종 메모리 프로그래밍이라는 두 가지 문제를 해결하는 것입니다. openEuler에 도입된 이기종 커널 관리를 통해 페이지 테이블을 공유하여 CPU와 NPU 간에 통합 주소 지정을 달성할 수 있으므로 두 당사자가 서로 메모리를 사용할 수 있고 "투명한" 메모리 확장 및 초해상도를 달성하여 처리량을 향상시킬 수 있습니다. 추론 시나리오의 처리량이 50% 증가하고 메모리 관리에 대한 요구와 비용이 크게 단순화되었습니다. 과거의 여러 메모리 인터페이스 세트가 하나의 세트로 단순화되고 이기종 드라이버 코드가 10,000줄에서 100줄로 줄어들 수 있습니다. 윤곽.

대형 모델과 운영체제의 공동 개발이 트렌드가 되었습니다

AI는 openEuler가 더욱 스마트해질 수 있도록 지원합니다

올해의 기술 발전으로 볼 때, 대형 모델을 통해 더 많은 사람들이 운영 체제의 새로운 가능성을 볼 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 2023년 마이크로소프트는 운영체제를 그래픽 상호작용에서 자연어 상호작용으로 업그레이드하기 위해 GPT-4 대형 모델을 윈도우에 내장하겠다고 발표했는데, 이는 거의 30년 동안 사용해오던 시스템 상호작용 방식을 바꿀 것으로 예상된다. . Windows Copilot은 Windows 11의 작업 표시줄에 위치하여 사용자가 번거로운 옵션 및 작동 절차의 제약을 피하면서 설정을 보다 쉽게 ​​찾고 변경할 수 있도록 돕습니다.

클라우드에서는 기존의 복합 운영 및 유지관리 업무도 대형 모델로 변화할 것으로 예상됩니다. 클라우드 결함 근본 원인 분석과 대규모 모델을 기반으로 한 완화 조치 수립은 잘 수행되었으며 작업 협업 측면에서 운영 및 유지 관리 인력의 70% 이상이 인정했으며 소프트웨어 개방형 API가 AI에 제공됩니다. 복잡한 작업의 완료를 제어하고 보조자 이상의 목표를 달성하며 도구의 뛰어난 성능은 전체 시스템 가치를 높일 수 있습니다.

대형 모델과 대용량 컴퓨팅 파워로 대표되는 인공지능 혁신 기술이 계속해서 발전하면서 AI는 수천 가지 산업으로의 진출을 계속 가속화하고 있으며, 운영체제 역시 AI를 향해 계속 진화해야 합니다. 이러한 맥락에서 대형 모델과 OS의 협업적 최적화가 추세가 되고, 운영 체제는 큰 변화를 겪을 것이며, 디지털 openEuler는 스마트 openEuler로 진화할 것입니다.

Smart openEuler는 시스템 상호 작용에 변화를 가져옵니다. 예를 들어 개발자는 일상 업무에서 다양한 프로그래밍 언어를 사용할 수 있지만 그 중 모국어만큼 자연스럽고 편리한 언어는 없습니다. 그렇다면 자연어와 운영 체제 간의 상호 작용을 실현하는 도구를 사용하여 스크립트 작성, 매개 변수 구성 또는 디버깅의 강도를 줄이는 것이 가능합니까? openEuler는 ChatGLM 기본 모델을 사용하고 대량의 openEuler 코드 및 데이터를 기반으로 EulerCopilot을 교육합니다. 초기에는 코드 지원 생성, 지능형 문제 분석, 시스템 지원 운영 및 유지 관리와 같은 기능을 구현하여 openEuler를 더욱 지능적으로 만듭니다. EulerCopilot은 인간과 기계의 상호작용에 큰 변화를 가져올 것이며, 이는 "openEuler용 AI"에도 중요한 변화입니다

"AI용 openEuler"가 새로운 활력을 가져온다면 "openEuler용 AI"는 새로운 활력을 불어넣었습니다. openEuler 커뮤니티에서 축적된 기술을 기반으로 EulerCopilot은 사용자에게 더욱 편리한 인공 지능 기능과 풍부한 취업 포털을 제공합니다. 사용자는 공용 계정, WEB 인터페이스, SHELL, IDE 등을 통해 상호 작용할 수 있습니다. EulerCopilot은 OS 분야의 방대한 지식을 통합하여 개발자의 다양한 전문적인 질문에 답변하고, 미완성 코드 세그먼트를 자동으로 완성하고, "시스템 성능 진단"과 같은 요청까지 완료하며, 진단 보고서 및 튜닝 의견을 자동으로 생성할 수 있습니다

상상할 수 없을 정도로 광활한 공간에 둘러싸여 있습니다

미래의 디지털 지능에서 openEuler는 인공 지능 기능을 서버, 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 임베디드 시스템 등 다양한 애플리케이션 시나리오에 지속적으로 입력하는 플랫폼 역할을 하여 모든 계층의 디지털 업그레이드를 촉진할 것입니다. 물론, 디지털 지능의 미래를 실현하려면 다른 인프라가 필요합니다. openEuler 오픈 소스 커뮤니티 기술 위원회 회원인 Wu Fengguang은 "인공 지능 시대에 커뮤니티는 지능적인 협업으로 전환하고 있으며 우리는 이를 구현하는 방법을 모색하고 있습니다. 인공 지능을 통해 커뮤니티 협업을 강화합니다." openEuler는 더 많은 사람들이 인공 지능 기능을 습득할 수 있도록 글로벌 개발, ​​전체 시나리오 구축 및 풀 링크 협업을 지원하는 인프라 2.0을 구축했습니다

또한, openEuler의 중요한 개발 방향은 해외화와 세계화입니다. Wu Fengguang은 openEuler가 설립되었을 때 중국에서 독립적인 혁신에 집중한 후 해외로 진출하여 글로벌 개발자를 모으고 자체 개발을 위해 openEuler 커뮤니티에 참여하기로 결정했다고 말했습니다. 따라서 Open Atomic Foundation은 여러 재단 조직 및 업스트림 커뮤니티 프로젝트와 연결을 형성하여 서로 버전 인증을 수행하고 프로젝트 작업을 완료했습니다. 그래야만 우리는 계속해서 글로벌 오픈소스 세력을 모으고 중국의 지혜를 전 세계 오픈소스에 기여할 수 있습니다.

운영 체제(OS) 소스 코드는 새로운 아키텍처를 채택하므로 SPEC(사양)에서 YAML(구성 언어)로 변환해야 전체 시나리오 기능을 구축하는 데 도움이 됩니다. YAML의 장점은 다양성과 낮은 임계값입니다. 이는 더 많은 개발자가 사용할 수 있고 거의 모든 사람이 사용할 수 있으며 대규모 사용자 기반이 빠르게 구축될 수 있음을 의미합니다. 범용 구성 언어인 YAML은 즉시 사용 가능한 사용자 정의 기능을 생성하고, 모든 YAML 필드의 사용자 정의를 지원하고, 다양한 형식의 업스트림 소프트웨어에 적응하는 데에도 사용할 수 있습니다. 또한 운영 체제는 EulerMaker 및 EulerTest

를 통해 여러 시나리오에 대한 소프트웨어를 구축하기 위한 계층화된 사용자 정의도 지원합니다.

사용자에게 업스트림 소프트웨어를 홍보하는 데 어려움이 있고 사용자 목소리가 업스트림으로 제대로 전달되지 않는 문제를 해결하기 위해 openEuler는 인프라 측면에서 응용 소프트웨어 플랫폼을 통해 업스트림에서 사용자까지의 링크를 개방하여 진정한 풀 링크 협업을 달성했습니다. . 이는 분명히 openEuler의 궁극적인 형태는 아닙니다. 2024년 5월 openEuler는 전체 시나리오 기능을 더욱 향상시키기 위해 새로운 커널의 24.03LTS 버전을 출시할 것으로 예상됩니다. Linux6.6을 커널로 사용하여 생태적 통일을 달성합니다. 새로운 EEVDF 스케줄러 및 Folio 메모리 관리 메커니즘을 생성하여 스케줄링 및 메모리 사용 효율성을 더욱 향상시킵니다. IO 관리, 새로운 네트워크 표준 지원 및 CXL 지원이 포괄적으로 향상되었습니다.

다양한 사용 시나리오에 적응하기 위해 24.03LTS 버전은 다양한 최적화 업그레이드를 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅 시나리오에서는 CPU 집계 스케줄링을 통해 저부하 컴퓨팅 성능을 지능적으로 집계하여 로드와 컴퓨팅 성능 간의 협업을 달성할 수 있습니다. 또한, openEuler를 지원하는 클라우드 네이티브 최소 세트 릴리스 버전이 제공되어 원클릭 배포를 지원합니다. 임베디드 시나리오에서는 서버 BMC용 오리지널 오픈소스 프로젝트 MetaBMC가 출시되고, 기본 내장 openEuler가 포함된 표준화된 개발 보드 "openEuler Pie"와 산업용 로봇 프레임워크 "openEuler arm"이 제공됩니다

AI 분야에서 openEuler는 계속해서 발전해 나갈 것입니다. EulerCopilot 외에도 운영 체제의 지능형 튜닝도 구현되어 개발자에게 큰 도움이 될 것입니다. 애플리케이션 운영 중 비즈니스 특성을 감지하고 일정 우선순위, 구성 매개변수 및 기타 최적화 전략을 동적으로 조정함으로써 시나리오 기반 성능을 15% 이상 향상시킬 수 있습니다

높은 곳을 올려다보고 멀리서 오는 친구들도 보세요. AI의 발전은 결코 한 회사나 한 커뮤니티에 의해 주도된 적이 없습니다. openEuler는 학습 그룹 설립, 새로운 사양 및 기타 조치 수립을 통해 산업 발전을 촉진하고 AI 분야의 리더가 되기 위해 최선을 다하고 있습니다. AI와 OS가 서로를 이루면 미래 개발자들은 더 큰 가치를 창출하고 더 많은 기술 혁신을 완성할 것으로 기대된다.

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