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6 月 18 日，龙蜥社区（OpenAnolis）“走进系列”第 3 期——走进 Intel MeetUp，于线上发展并圆满结束。本次走进 Intel MeetUp 线上观看人次上万，发出调研问卷近 500 份，直播间上万人参加互动。会集了泛滥龙蜥社区 SIG 开发者及 Intel、统信软件、浪潮云、挪动云和阿里云的大咖们，和咱们分享 Intel 在龙蜥社区的前沿技术、优化实际、翻新动静等，包含 Intel Arch SIG 单干成绩、基于 Intel 硬件全场景国产化迁徙解决方案、下一代新平台新个性等技术干货。具体有哪些干货技术解读，请随小龙一起往下看！
首先，龙蜥社区理事长马涛做收场致辞：
首先，感激 Intel 对本次龙蜥社区 MeetUp 流动的大力支持，Intel 作为龙蜥社区的理事单位，为社区做出了十分卓越的工作。概括起来，Intel 在龙蜥社区围绕 Intel 芯片等方面的工作，我认为次要有以下 3 个比拟重要的特点：
第一个是全面性。龙蜥社区在整个场景方面是十分丰盛的，无论是云原生、秘密计算、利用减速等等。这些丰盛的场景以及如何在这些场景上来围绕操作系统、Intel 的芯片来进行场景化、定制化的减速是龙蜥的外围的技术。
第二 Intel 在龙蜥社区参加的很多工作是十分深刻的。针对方才提到的场景，Intel 在龙蜥社区做了十分多的定制和优化。所以说龙蜥在如何应用 Intel 芯片去减速利用，让利用跑得更快、更稳和更好等方面是积攒丰盛的教训。
第三 Intel 在龙蜥社区做出的很多工作也是在寰球畛域十分当先的。
所以总结来看，Intel 在龙蜥社区奉献的三个关键词是：全面、深刻和当先。
随后，龙蜥社区理事、Intel 技术总监杨继国发表收场致辞：
Intel 是龙蜥社区首批理事成员单位，屡次加入技术委员会和经营委员会的工作，创立并保护 Intel 架构兴趣小组，将 Intel 的新平台、新个性、新优化都奉献并集成到龙蜥社区发行版中，使得宽广平台用户能第一工夫在龙蜥操作系统上取得对新平台的反对，进而使得龙蜥操作系统在寰球范畴内的操作系统发行版本中走在前列。
龙蜥社区自成立以来吸引了泛滥业界生态搭档以及宽广开源开发者的宽泛参加。我感觉以下两方面特地重要：
第一点是不同畛域的生态搭档的退出，整个生态构造更加多样和残缺。龙蜥社区生态搭档已超过两百家，涵盖了不同的畛域，生态更加丰盛强壮。
第二点是宽泛的开发者参加，社区更具生命力和生机。龙蜥社区曾经建设了多个技术方向的非凡兴趣小组，一直吸引着宽广开发者退出到社区，推动社区在各个技术畛域上的翻新。
致辞完结后，进入线上技术分享阶段，11 个议题、12 位技术大咖围绕 Intel Arch SIG 目前工作进展、虚拟化技术、AI 性能优化、SPDK、剖析 SSL/TLS 带来的性能问题等开展技术分享。
胡潇借助本次 MeetUp 分享了 Intel 的实质性技术投入。这外面，特别强调了与龙蜥社区中几个非凡趣味组（SIG）绝对应的重点畛域，包含：
1. 在人工智能畛域，奉献 Intel 全栈、全流程的 AI 软件体系，打造龙蜥操作系统中的 AI 基础架构平台。
2. 在秘密计算畛域，通过 Intel 的芯片级平安技术，进行平台使能和业务赋能，并帮忙龙蜥社区构建有亲和力的开发者生态。
3. 在云原生基础架构畛域，将与新成立的云原生 SIG 中的合作伙伴一道，打造更加高效的资源调度和业务减速平台。
4. 在云零碎及工具畛域，重点发力于基于傲腾 TM 数据中心非易失性内存及固态硬盘的根底软件和工具链，尤其是分层内存的翻新和落地。
5. 在外围零碎畛域，则致力于单干打造适应云时代需要的高性能网络子系统、高性能存储子系统、以及下一代高扩展性的虚拟化技术。
另外，将进一步强化在龙蜥操作系统内核畛域的技术研发和联结翻新，并与社区合作伙伴一起，建构更加灵便的硬件认证体系和软件交付形式。
丁宁介绍了龙蜥社区倒退现状，解说了 Intel Arch SIG、Anolis 内核 ANCK 以及商业发行版 Alibaba Cloud Linux 内核之间的上下游关系，并分享了阿里云抉择 Anolis OS 作为上游的起因。随后，介绍了 Intel Arch SIG 目前的工作进展，对 Intel 支流服务器平台反对的状况。最初，通过解决方案在阿里云利用场景的最佳实际对 Intel Arch SIG 单干成绩进行的展现。
李崇 (Aubrey) 首先对 Intel Arch SIG 的工作指标以及近期的布局做了简介，而后总结了 Intel Arch SIG 自创立以来，往龙蜥操作系统外面奉献了 Intel 下一代可扩大至强处理器平台上的 12 大个性，700 多个补丁，这其中次要介绍了 Intel®Advanced Matrix Extensions(AMX)技术，Intel®Data Streaming Accelerator(DSA)技术和 Intel ®Scalable I/O Virtualization(SIOV)技术。最初李崇还分享了 Intel Arch SIG 的下一步工作打算，包含高可靠性，秘密计算，可扩展性和无缝热降级四大方面，心愿用 Intel 技术帮忙龙蜥操作系统成为一个业界先进、技术当先的操作系统。
黄文欢介绍了基于英特尔®深度学习减速 (Intel®DL Boost) 技术的 AI 性能优化相干内容。首先介绍了英特尔®AVX-512 及深度学习减速技术在各代英特尔®至强®处理器上的演进，包含第一代深度学习减速技术 VNNI；第二代®深度学习减速技术 BFloat16；及下一代深度学习减速技术 AMX。接下来，和大家一起分享了这些深度学习减速技术在龙蜥社区 AI SIG 中的利用及带来的性能晋升，包含对深度学习框架 TensorFlow 和 PyTorch 的优化，及用于模型压缩的优化工具 INC。最初介绍了下一代至强可扩大处理器 Sapphire Rapids 上 AMX 技术，并分享了其实践性能晋升及相干利用场景。
李肖瑶介绍了将来 Intel 在虚拟化技术方面的新性能。新性能能够分为两类，一类为须要做虚拟化反对的新性能，即由 hypervisor 将新性能正确地虚拟化给虚拟机，使得虚拟化零碎能够应用，如 CET、AMX、Arch LBR、PKS、UI。另一类为针对虚拟化的新性能，由 hypervisor 反对应用来加强 hypervisor 的能力或安全性，如 SVA、SIOV、TDX、Bus Lock Detection、Notify VM exit、IPI virtualization。
以后平安越来越器重的前提下，越来越多的网站由 HTTP 转为 HTTPS，更多的服务之间会由 SSL/TLS 来建设平安通道进行通信，在带来平安的同时，性能问题也随之而来。张力在本次演讲中，将从这类场景中的问题介绍开始，剖析 SSL/TLS 带来的性能问题，介绍英特尔第三代志强处理器中的密码学减速个性是如何帮忙解决这些问题的，并概览该个性在龙蜥零碎及局部业务场景中的减速实际，供大家参考应用。
胡风华首先介绍了傲腾技术产生的背景与傲腾技术的特点，以及基于傲腾技术的产品及路线图，而后通过一些具体我的项目和案例，展现了在云环境中如何利用傲腾长久内存，这些案例包含用 Linux Memory Tiering 实现 DRAM 与 PMem 的自动化分层、BTT driver 性能优化、应用 PMem 构建虚拟机并为容器提供高速存储、Redis 兼容的数据库 TieredMemDB、RocksDB 的读写优化、面向 KV 存储的引擎 KVDK 以及利用 PMem 来减速音讯队列 Pulsar 等。
吴保锡分享了浪潮在云数据中心操作系统高效能、安全可靠、凋谢可扩大方面获得的成绩、并重点介绍了云数据中心场景下可信计算技术利用研究所做的工作。介绍了浪潮云操作系统平安可信计划架构、重点阐释了在服务器可信（Intel 硬件可信技术利用及固件被动可信验证技术等）、虚拟化平台可信（信赖链的构建与传递、虚构可信根池构建等）、工作负载可信调度（可信资源池构建）等方面所做的摸索与成绩。
OceanBase(简称 OB)作为一款分布式 HTAP 数据库，次要解决海量数据存储和混合负载数据处理场景。与 Oracle 和 SQLServer 等实时 HTAP 数据库系统相似，OB 的用户场景除了 OLTP 类的简略查问，还有报表剖析，业务决策等简单 OLAP 查问。OLAP 查问具备数据处理量大、计算查问简单、高 CPU 耗费的特点。为解决混合负载下数据查问效率难题，OB 采纳了业界通用的向量化技术，设计了向量化查问引擎，实现了一套 SQL 引擎同时反对 TP 和 AP 两种负载，OLAP 数据处理的性能倍增，TPCH 场景晋升约 2.5 倍。曲斌在本次分享中介绍 OB 向量化引擎的技术个性和设计细节。
次要涵盖以下几个方面：
1. 为什么引入向量化。
2. 引擎向量化引擎技术特点。
3.OB 向量引擎的技术实现细节。
童坤坤对 SPDK 的概念原理做了介绍，包含 SPDK 实现高性能的外围要点、SPDK 线程模型、通道模型等。联合 SPDK 在挪动云虚构云主机利用场景，论述了虚拟化技术、I/O 虚拟化、虚拟化分类、virtio 原理、vring IO 申请流程、基于 qemu-vhost 的半虚拟化存储。并介绍了挪动云在 SPDK 实际中遇到的问题以及应答与优化，包含 SPDK 可运维监控、SPDK 存储热迁徙、SPDK 热更新、SPDK 疾速复原。最初介绍 SPDK 演进历史并对 SPDK 将来做出瞻望。
崔龙一开始介绍了多外围服务器上，因为资源共享带来的云上服务 QoS 稳定，以及 Intel RDT 个性对于内存带宽和 L3 cach e 用量的监测和调配技术对于保障 QoS 的保障作用，intel RDT 个性在上游 Kernel 的反对状况。接着具体介绍了如何通过 pqos 和 Kernel resctrl 接口应用 Intel RDT。同时还以 speccpu 为例，阐明了不同负载，对资源的敏感水平差别较大。最初介绍了一系列 Intel RDT 在理论业务混部中部署的实例。
当然，本次走进 Intel MeetUp 不仅有干货满满的技术分享，社区也为线上观看人员筹备了抽奖环节，抽奖互动环节共有 4 轮，数百份大奖，有龙蜥定制筋膜枪、Intel 数据线、龙蜥社区吉祥物小龙抱枕等等，中奖率高达 60%，线上直播气氛感拉满。
（图 / 本次抽奖奖品合集）
最初，感激龙蜥社区及 Intel 工作人员：金美琴、Jane、金运通、孙林林、Jessica、Albert Hu、Pauline Chen、蔡佳丽、崔开、夏敏琪、张梦瑶、袁艳桃等人的组织与配合，也特别感谢 InfoQ 媒体工作人员的反对，有各位的辛苦付出，使得本次走进 Intel MeetUp 流动圆满结束。
课件、视频获取：咱们将在本周内上线视频回放至龙蜥官网（首页 - 动静 - 视频）。更多相干的流动内容将在这里或者龙蜥社区交换群剧透推送，记得继续关注龙蜥社区公众号，谨防走丢哦！
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