フルシナリオ オペレーティング システム openEuler は、AI を活用したデジタル インフラストラクチャを構築します

出版 | CSDN (ID: CSDNnews)

大型モデルのトレンドは世界中に広がり、一部の業界は大型モデルに基づいて再構築を始めています。将来のデジタル世界では、人工知能が重要な役割を果たすことは間違いありません。人工知能は、さまざまな基本技術や製品と組み合わせることで、さまざまな分野で継続的な技術革新を促進しますが、中核となる基本ソフトウェアであるオペレーティングシステムも例外ではありません。 2023 年のオペレーティング システム カンファレンスと openEuler サミットで、openEuler がデジタル時代のインテリジェントな未来を先導する計画を事前に策定していることがわかりました。

OpenEuler は、何千もの業界向けの強固なソフトウェア基盤を構築するために、ルート テクノロジーへの投資に常に重点を置いています。現在、openEuler の累積インストールベースは 610 万ユニットを超えており、ソフトウェア オペレーティング システムの状況を変える初のオープンソース オペレーティング システムとなっています。 IDC の予測によると、openEuler は 2023 年に中国のサーバー オペレーティング システム市場シェアで 1 位となり、36.8% に達すると予想されています。デジタル インテリジェンスの将来に向けて、openEuler は AI と完全に統合され、デジタル インフラストラクチャ向けのフルシナリオ オペレーティング システムを作成し、より多くのユーザーに技術的な利便性を提供します。

インテリジェンスの新時代に直面する

openEuler により AI の効率が向上します

過去 4 年間で、openEuler コミュニティは急速な発展を遂げてきました。 Open Atom オープンソース財団の TOC 副会長であり、openEuler 委員会のエグゼクティブ ディレクターである Xiong Wei 氏によると、openEuler コミュニティの初期の頃は、毎日 200 ～ 300 人のアクティブな開発者しかいなかったが、今では多くの開発者が集まりました。 16,800 人を超えるオープンソース貢献者と 4,259 人を超えるアクティブ ユーザー。これらの開発者は、システム機能、革新性、バグ修正に関して広範な支援を提供します。さらに、openEuler コミュニティには 1,300 を超える協力企業やパートナーが蓄積されています

Xiong Wei は、Open Atomic Open Source Foundation の TOC 副会長であり、openEuler 委員会のエグゼクティブ ディレクターです。

openEuler コミュニティに参加するユーザーやパートナーが増えていますが、openEuler は今後どのように発展していくのでしょうか?これまで、openEuler には、完全なシナリオと多様なコンピューティング能力という 2 つの主要な技術的柱がありました。大型モデルなどの新しいテクノロジーの継続的な開発に伴い、openEuler は 3 番目の技術的柱、つまりインテリジェンスを追加しました。デジタル openEuler は徐々にインテリジェントな openEuler に進化し、多様なコンピューティング能力とインテリジェンスの時代の次世代オペレーティング システムになります

インテリジェンスの境界は拡大し続けています。ハードウェアとアプリケーションの間の架け橋として、オペレーティング システムはデジタル インテリジェンスの未来を受け入れ、AI と組み合わせるのは避けられないトレンドです。

openEuler 技術委員会の委員長である Hu Xinwei 氏は、現在のハードウェアのトレンドの下では、効率的な共同作業を実現するにはますますインテリジェントで多様なコンピューティング能力が必要であり、同時に、ますます多くのユビキタスなインテリジェント アプリケーションが必要とされていると述べました。すぐに介入してください。このビジョンを実現するために、openEuler はゼロしきい値、ゼロ損失、ゼロ介入の効果を達成したいと考えています。一般のユーザーは、スマート アプリケーションを展開およびインストールするときに、「ゼロ」のしきい値を達成することを望んでいます。スマート アプリケーションがさまざまなコンピューティング能力で実行されるためには、オペレーティング システムは、スマート コンピューティング能力が「ゼロ」の損失を達成できるようにする必要があります。スマート アプリケーションでは、アプリケーションの日常的な運用と保守において、システム管理者はシステムの日常業務への介入を「ゼロ」にする必要があります

したがって、openEuler は、「openEuler for AI」および「AI for openEuler」を通じてフルスタック AI の有効化を実装し、コンテナ化されたすぐに使用できるソリューションを作成します。

「openEuler for AI」は生態学的境界の拡張であり、将来的には、openEuler は AI との互換性を包括的に強化し、より主流のインテリジェント アプリケーションと大規模な言語モデルをサポートし、インテリジェント機能のアップグレードを実現します。 AI エコシステムを構築することは容易ではなく、現時点では一部の AI 製品、テクノロジー エコシステム、インフラストラクチャなどが独自に戦っている状況が見られますが、市場が徐々に成熟するにつれ、AI のフルスタック化は必然の結果となります。将来の開発。

フルスタックの有効化により、openEuler ユーザーは、将来スマート アプリケーションを使用する際に、openEuler が提供するコンテナ化ソリューションをすぐに使用できるようになります同時に、ハードウェア環境に自動的に適応して最適なパフォーマンスを達成することもできます。 openEuler のフルスタックの有効化には、2 つのレベルの意味も含まれています。 1 つ目は、AquilaDB などのベクトル データベース、Llama や ChatGLM などの業界で人気のある大規模モデル、cuda、rocm、openvino などのツール チェーンなど、さまざまなアプリケーション、モデル、ツール、フレームワークのサポートの最適化です。 PyTorch や TensorFlow などの AI フレームワーク。さらに、AI ハードウェアの複雑さのため、openEuler は AI ハードウェアの互換性に関する広範なサポートも提供しており、一連のアップグレードにより、ユーザーの AI 開発と使用効率が大幅に向上します。

開発者サポートの観点から、openEuler は AI の使いやすさと適応性の最適化を続けています。コンテナ化されたパッケージングやワンクリックでのイメージ取得などの機能を提供し、開発者が AI 環境を簡単に展開してゼロしきい値を達成できるようにします。

現在、私たちは多様なコンピューティング能力の時代に入り、ソフトウェアとハ​​ードウェアの共通開発により、オペレーティング システムのスケジューリングを再設計する余地が生まれています。 CPU の SMT アーキテクチャを通じて、オペレーティング システムにはタスクを事前展開する機会が与えられ、GPU はハードウェア ワープ スイッチングによる一時停止などの問題も回避できます。したがって、独立した異種デバイスをどのように統合し、リソースを均一に割り当て、コンピューティング能力の無駄と異種メモリプログラミングの複雑さを解決するかが重要な問題となります。

従来の意味では、異なる異機種混合のコンピューティング能力はメモリ管理の観点から完全に分離されており、それらを相互に共有することは困難です。 「openEuler for AI」のもう 1 つの重要な価値はヘテロジニアス フュージョンであり、その中心的なアイデアは、独立した異種デバイスを統合し、リソースを均一に割り当てて、計算能力の深刻な浪費と複雑な異種メモリ プログラミングという 2 つの問題を解決することです。 openEuler に導入された異種カーネル管理により、ページ テーブルを共有することで CPU と NPU の間で統一されたアドレッシングを実現でき、両者が相互にメモリを使用して「透過的な」メモリ拡張と超解像度を実現できるため、スループットが向上します。スループットが 50% 向上し、メモリ管理の需要とコストが大幅に簡素化される 従来の複数セットのメモリ インターフェイスが 1 セットに簡素化され、異種ドライバー コードが 10,000 行から 100 行に削減可能線。

大規模なモデルとオペレーティング システムの共同開発がトレンドになっています

AI により openEuler がよりスマートになる

今年の技術開発から判断すると、大型モデルにより、より多くの人がオペレーティング システムの新しい可能性を認識できるようになります。たとえば、Microsoft は 2023 年に GPT-4 大型モデルを Windows に組み込んでオペレーティング システムをグラフィカル インタラクションから自然言語インタラクションにアップグレードすると発表しました。これにより、30 年近く使用されてきたシステム インタラクション方法が変わると予想されています。 。 Windows Copilot は Windows 11 のタスクバーに配置され、ユーザーが設定をより簡単に見つけて変更できるようになり、煩雑なオプションや操作手順の制約が回避されます。

クラウドでは、従来の複雑な運用保守作業も大規模モデルによって変化すると予想されます。大規模モデルに基づいたクラウド障害の根本原因分析と緩和策の策定は実績があり、運用保守担当者の70％以上に認められており、タスク連携においてはソフトウェアオープンAPIをAIに提供複雑なタスクの完了を制御し、アシスタントの目標を超えた目標を達成します。ツールの優れたパフォーマンスにより、システム全体の価値が向上します。

大規模なモデルと大規模なコンピューティング能力に代表される人工知能の革新技術が発展し続けるにつれて、AI は数千の業界への参入を加速し続けており、オペレーティング システムも AI に向けて進化し続ける必要があります。この文脈において、大規模なモデルと OS の協調最適化がトレンドとなり、オペレーティング システムは大きく変更され、デジタル openEuler はスマート openEuler に進化します。

Smart openEuler はシステムの相互作用に変化をもたらします。たとえば、開発者は日常の業務でさまざまなプログラミング言語を使用する可能性がありますが、母国語ほど自然で便利なものはありません。では、ツールを使用して自然言語とオペレーティング システムの間の対話を実現し、それによってスクリプトの作成、パラメータの構成、またはデバッグの負担を軽減することは可能でしょうか? openEuler は、ChatGLM 基本モデルを使用し、大量の openEuler コードとデータに基づいて EulerCopilot をトレーニングします。最初は、コード支援生成、インテリジェントな問題分析、システム支援の運用と保守などの機能が実装され、openEuler をよりインテリジェントにします。 EulerCopilot は人間と機械の間のインタラクションに大きな変化をもたらします。これは「AI for openEuler」における重要な変化でもあります

「openEuler for AI」が新たな活力をもたらしたとすれば、「AI for openEuler」は新たな活力を注入したことになる。 EulerCopilot は、openEuler コミュニティによって蓄積されたテクノロジーをベースに、より便利な人工知能機能と豊富な求人ポータルをユーザーに提供し、ユーザーは公式アカウント、WEB インターフェイス、SHELL、IDE などを通じて対話できます。 EulerCopilot は、OS 分野の膨大な知識を統合し、開発者からのさまざまな専門的な質問に答え、未完成のコードセグメントを自動的に完了し、「システムパフォーマンス診断」などの要求を完了し、診断レポートとチューニング意見を自動的に生成します。

想像を絶する広大な空間

デジタル インテリジェンスの将来において、openEuler は、サーバー、クラウド、エッジ コンピューティング、組み込みシステムなどのさまざまなアプリケーション シナリオに人工知能機能を継続的に入力するプラットフォームとして機能し、あらゆる分野でのデジタル アップグレードを促進します。もちろん、デジタル インテリジェンスの未来を実現するには、異なるインフラストラクチャが必要です。openEuler オープン ソース コミュニティ技術委員会のメンバーであるウー フェングアン氏は、「人工知能の時代において、コミュニティはインテリジェントなコラボレーションに向けて移行しており、私たちはその方法を模索しています」と述べています。人工知能を通じてコミュニティのコラボレーションを強化します。」 openEuler は、より多くの人々が人工知能の機能を取得できるよう、グローバルな開発、完全なシナリオの構築、および完全なリンクのコラボレーションをサポートするインフラストラクチャ 2.0 を構築しました。

さらに、openEuler の重要な開発方向は海外展開とグローバル化です。 Wu Fengguang 氏は、openEuler の設立時に完全にグローバル化することを決定し、中国での独立したイノベーションに注力した後、海外に進出してグローバルな開発者を集め、ネイティブ開発のために openEuler コミュニティに参加する予定であると述べました。したがって、Open Atomic Foundation は、バージョン認証を実施し、相互にプロジェクト作業を完了するために、多くの財団組織および上流のコミュニティ プロジェクトとのつながりを形成しました。この方法によってのみ、私たちは世界のオープンソース勢力を結集し、中国の知恵を世界のオープンソースに貢献し続けることができます。

オペレーティング システム (OS) のソース コードは新しいアーキテクチャを採用しているため、SPEC (仕様) から YAML (構成言語) に変換する必要があります。これは、完全なシナリオ機能の構築に役立ちます。 YAML の利点は、その汎用性と敷居の低さです。これは、より多くの開発者がそれを使用でき、ほぼ全員が使用できるようになり、大規模なユーザー ベースを迅速に確立できることを意味します。汎用構成言語として、YAML を使用して、すぐに使えるカスタマイズ機能を作成し、YAML フィールドのカスタマイズをサポートし、多くの形式のアップストリーム ソフトウェアに適応することもできます。さらに、オペレーティング システムは、EulerMaker および EulerTest

を通じて複数のシナリオ向けのソフトウェアを構築するための階層化カスタマイズもサポートしています。

openEuler は、上流のソフトウェアをユーザーに宣伝するのが難しい、ユーザーの声が上流にスムーズに伝わらないという問題を解決するために、アプリケーション ソフトウェア プラットフォームを通じて上流からユーザーまでのつながりをインフラ面でオープンにしました。本当の意味でのフルチェーンを実現するロードコラボレーション。これは明らかに openEuler の最終的な形式ではなく、完全なシナリオ機能をさらに向上させるために、openEuler は 2024 年 5 月に新しいカーネルの 24.03LTS バージョンをリリースする予定です。カーネルとして Linux6.6 を使用し、エコロジーの統一を実現します。新しい EEVDF スケジューラとフォリオ メモリ管理メカニズムを作成して、スケジューリングとメモリ使用効率をさらに向上させます。IO 管理の包括的な改善、新しいネットワーク標準のサポート、および CXL のサポートがあります。

さまざまな使用シナリオに適応するために、24.03LTS バージョンではさまざまな最適化アップグレードが提供されます。クラウド コンピューティング シナリオでは、CPU 集約スケジューリングを通じて、低負荷のコンピューティング能力をインテリジェントに集約して、負荷とコンピューティング能力の連携を実現できます。さらに、openEulerをサポートするクラウドネイティブの最小セットリリースバージョンが提供され、ワンクリックデプロイメントをサポートします。組み込みシナリオでは、サーバーBMC用の独自のオープンソースプロジェクトMetaBMCがリリースされ、openEulerをネイティブに組み込んだ標準化開発ボード「openEuler Pie」と産業用ロボットフレームワーク「openEuler arm」が提供されます。

AI の分野では、openEuler は今後も発展していきます。 EulerCopilot に加えて、オペレーティング システムのインテリジェントなチューニングも実装され、開発者にとって非常に役立ちます。ビジネス特性を感知し、アプリケーションの運用中にスケジューリングの優先順位、構成パラメーター、その他の最適化戦略を動的に調整することにより、シナリオベースのパフォーマンスを 15% 以上向上させることができます

見渡す限り、遠くから友達が来ているのが見えます。 AI の開発は、決して 1 つの企業や 1 つのコミュニティによって推進されたことはありません。 openEulerは、学習グループの設立や新たな仕様の策定などを通じて業界の発展を促進し、AI分野のリーダーとなるよう尽力して​​まいります。 AI と OS が相互に達成できるようになると、将来の開発者はより大きな価値を生み出し、より多くの技術革新を完成させることが期待されます。

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