在数字时代的明天，面对日益简单的利用场景和业务倒退需要，开源曾经成为推动寰球科技翻新新模式。在《“十四五”软件和信息技术服务业倒退布局》中，明确提出了“建设 2~3 个有国内影响力的开源社区”的要求，充分证明中国对开源社区和开源技术的器重与反对，疾速推动着开源技术和开源社区的飞速发展。

6月11-13 日，2023 凋谢原子寰球开源峰会在北京经开区亦创国内会展中心正式召开。英特尔岂但在主论坛上分享了赋能全栈软件的凋谢生态策略和寰球开源社区建设获得的成就，而且在《软硬协同开源分论坛》上围绕OS、Cloud、AI 三个方向全面介绍了英特尔在开源畛域的奉献以及当先技术，站在助推寰球科技翻新的高度，为参会用户带来了一场饕餮技术盛宴。
一、英特尔20载开源路，已积重难返
开源是推动科技翻新的要害门路，尤其是在软件定义时代的明天，凭借着凋谢、共享、灵便、容纳等特点，开源曾经成为推动寰球企业数字化倒退的重要推手。CNCF 基金会主席，英特尔公司副总裁、凋谢生态总经理 Arun Gupta 在峰会演讲中示意，开源已成为驱动将来翻新倒退的重要力量，只有把开源作为企业的重要策略，建设企业的开源文化，并积极参与内部各种开源社区建设，能力真正推动技术创新，用翻新技术驱动企业高速倒退。

作为一家深耕芯片畛域的企业，英特尔在不懈推动摩尔定律的同时，也在构建“软件定义、芯片加强”的世界。实际上，英特尔在 20 世纪 80 年代初期从开发个人电脑微处理器开始，就曾经开启了开源之路。
Arun Gupta 示意，为推动开源文化建设，英特尔成立了 开源我的项目办公室，一方面负责公司外部我的项目的沟通，另一方面负责与寰球开源我的项目进行合作。Arun Gupta 强调，任何企业0% 的我的项目都能够通过开源技术解决，并且采纳开源技术可能让我的项目更加胜利。为此，他激励大家把企业的我的项目都拿到开源社区，以此来吸引更多的开发者参加，让开发者为企业我的项目翻新奉献更大价值。
作为x86 架构的外围维护者，英特尔是寰球开源产业倒退的重要力量，始终以来对内核社区以及各个 Linux 发行版社区的倒退放弃着高度关注，这也是 x86 技术生态优先策略的重要组成部分。
从凋谢8086 微处理器的源代码，到与 Linux 社区合作开发出了 IRQ Table，再到进入中国后的首个电信级 Linux CGL 开源我的项目，以及往年正式成立英特尔中国开源技术委员会，20 多年来，英特尔在Linux 内核、云原生、虚拟化、AI 等方面投入微小，从底层根底软件，到中间件、运行库、框架层、利用，英特尔开源技术曾经无处不在。
与此同时，英特尔还大力支持泛滥的开源我的项目，是 Linux 基金会和OpenInfra 基金会的白金会员，是 Apache、GNOME、Eclipse 等基金会的重要成员，也是 Linux、Chromium OS 等开源我的项目的最大贡献者之一。

Arun Gupta 强调，英特尔始终践行开源凋谢的理念，除了踊跃推动寰球开源社区建设之外，还通过组织黑客马拉松等开源系列流动，用实际行动践行开源凋谢的企业策略。目前，英特尔寰球 19000 名软件工程师参加了 100 多个开源我的项目，奉献、治理、保护着 300 多个社区，是Linux Kernel 和 Kubernetes 等重要畛域的卓越贡献者。**
二、站在用户视角，用翻新技术推动业务翻新
以后，翻新曾经成为推动寰球经济高质量、高速度倒退的核动力。面对层出不穷的业务翻新需要，IT 技术架构要始终站在用户视角，与时俱进，能力满足用户需要，真正赋能企业翻新。
在技术架构的演进过程中，从硬件、软件和下层服务，每一个环节的翻新和提高都离不开凋谢的生态环境。基于此，英特尔秉持赋能全栈软件的凋谢生态策略，几十年来继续投入从硬件到软件各个层面的开源凋谢，建设了充满活力的生态系统，通过秉持市场赋能底层软件、中间层优化的理念，保障为最上层市场拓展发明新的价值，继续用翻新技术推动业务翻新。

在《软硬协同开源分论坛》上，来自英特尔不同畛域的技术专家，从底层零碎、云计算、边缘计算、AI 等不同技术角度登程，具体介绍了英特尔在根底软件方面的开源翻新成绩。与此同时，在英特尔展台上，通过对技术创新成绩的集中展示，以及与英特尔各领域专家面对面交换，让现场用户更加全面、具体地理解到英特尔如何利用翻新技术推动业务翻新。

1、根底软件赋能中国生态
从底层操作系统到数据库，再到下层应用软件，根底软件在企业数字化转型中扮演着极其重要的角色。从信息化时代到数字化转型，中国的软件产业如雨后春笋般疾速成长。时至今日，从 操作系统到 数据库，再到 等，中国软件产业日趋成熟。
英特尔公司软件与先进技术事业部开源技术总监杨继国在主题为《英特尔根底软件凋谢生态单干》的分享中示意，英特尔始终秉承以软件优化推动中国市场倒退的理念，继续深耕中国开源社区。目前，英特尔曾经退出了OpenEuler、OpenAnolis 和 OpenCloud OS 开源社区，通过对社区治理经营、Intel 架构 SIG、至强新平台反对、全栈软件优化全力投入到中国开源社区建设中。

在Linux 操作系统与解决方案展台上，英特尔展现了基于英特尔®至强®服务器的国产化软件全栈解决方案。展台上，通过由 3 台服务器组成的一套超交融环境，部署包含 OpenEuler、OpenAnolis、OpenCloud OS 国产操作系统的 SmartX 超交融软件、Gbase 数据库软件、用友 OCR 实时辨认用例和金蝶 NLP 实时处理用例，全面展现了基于英特尔® 至强®服务器反对全栈国产软件利用的能力，为用户提供了最佳的解决方案和服务。
自 2020 年 9 月龙蜥社区成立之初，英特尔作为首批开创单位退出社区，并成为理事会、技术委员会及经营委员会成员。在此之后，英特尔还与龙蜥社区成立了Intel Arch SIG”，作为英特尔新平台、新技术使能和优化解决方案的对立入口，并保护的代码仓。除了反对龙蜥操作系统之外，英特尔还在平安、AI、云原生、软硬件兼容性、容器镜像、编译器等畛域，进行了大量投入。

阿里云操作系统团队开发工程师尚旭春在主题为《“芯”有灵“蜥”：龙蜥生态全力开释四代至强平台能力》中具体介绍了龙蜥社区基于第四代英特尔®至强®可扩大处理器构建的场景化解决方案。据介绍，龙蜥社区基于第四代英特尔®至强®可扩大处理器平台的AMX、IAA、DLB、QAT 加速器，构建了图像识别与举荐算法、网络收发包负载平衡、内存数据库、云原生等面向场景化的减速计划。此外，针对企业上云过程中存在的平安问题，通过英特尔提供的 TDX 认证服务，构建了在一个齐全隔离环境中运行秘密计算利用，彻底解决了用户的上云顾虑。

除此之外，自2022年 4 月正式签订 CLA，退出 OpenCloudOS 社区以来，英特尔携手包含腾讯云在内的 500 多家生态搭档，一直推动开源技术的翻新。2022 年 11月，英特尔在OpenCloudOS 社区正式成立 “Intel SIG”，致力于为社区用户提供一站式英特尔技术和解决方案入口。目前，OpenCloudOS 操作系统不仅全面兼容英特尔平台，并针对英特尔架构个性进行了深度优化，进一步施展了操作系统和根底软件的能力，而且对多样化工作负载进行继续减速。
杨继国示意，除了与OpenEuler、OpenAnolis 和 OpenCloud OS 开源社区的严密单干之外，英特尔还与统信UOS 和麒麟软件等国产商业操作系统建设了策略单干关系，以此来帮忙用户进行性能优化，推动更多操作系统对英特尔最新服务器和 PC 平台的个性反对。将来，Intel 将全力投入中国开源社区开发，以根底软件能力更好地赋能中国生态建设。
2、云原生技术赋能软硬件协同翻新
英特尔开源云解决方案是以云基础设施和云原生开源生态基础设施软件栈作为外围组件，基于英特尔计算、存储、网络以及加速器等产品和技术，通过系统化硬件与软件堆栈验证，打造的云计算参考解决方案。
英特尔云计算软件研发经理丁建峰在主题为《英特尔云原生技术实例探讨》的分享中指出，英特尔开源云解决方案不仅可能提供性能更优的工作负载和品质更佳的预约义设计，而且可能简化评估，并实现更短的客户业务

在云与边缘的展台上，记者看到了基于英特尔开源云解决方案的视频转码减速计划和阿里云第八代高主频ECS 实例。其中，Intel Video Transcode Acceleration Library（简称Intel VTAL）是一种用于视频转码减速的软件库，利用英特尔®处理器中的硬件加速性能，以提供疾速而优化的视频转码解决方案。通过应用 Intel VTAL 库，开发人员能够轻松地在他们的应用程序中集成视频转码性能。据理解，该库提供了丰盛的 API 和性能，使得开发者可能进行视频编码参数的配置、流媒体解决、视频格式转换等操作。

阿里云第八代高主频ECS 利用第四代智能英特尔®至强®可扩大处理器提供的 IAA （内存剖析加速器）来进步 RocksDB 的读/写操作性能。在演示过程中，利用龙蜥社区的 Cloud QPL（查询处理库），实现了高吞吐的压缩和解压缩、合并多种剖析性能，以及高性能的软件回退。
丁建峰示意，自 2012 年初，英特尔开始进行OpenStack 开发，到2021 年深刻容器运行和平安工作，英特尔在云计算畛域始终保持着继续的技术创新，以全面欠缺的英特尔开源云解决方案赋能中国合作伙伴，以英特尔平台构建智能高效的数字化转型基础设施，推动行业基于中国云计算开源生态的软硬件协同翻新。
目前，英特尔曾经与阿里巴巴、百度、腾讯、中国移动等客户建设了深度单干，合作伙伴正在利用英特尔开源云解决方案，减速推动云上原生利用的开发，并以此赋能客户翻新。
3、减速安卓利用翻新
Celadon 作为针对英特尔架构打造的 Android 堆栈，可能帮忙开发者疾速将基于Android的利用在 x86 平台移植开发，并进步开发效率。在主题为《Celadon减速安卓在英特尔架构上的产品翻新》的主题分享中，英特尔软件与先进技术事业部高级系统软件总监刘秉伟具体介绍了Celadon 的翻新技术。

据介绍，Celadon 是在英特尔架构上赋能并深度优化的开源安卓系统软件平台，它建设在规范的谷歌 AOSP 和 Linux 内核之上，同时联合了一系列基于 Intel 平台优化的开源组件，可能帮忙开发者疾速将安卓零碎和安卓利用在 x86 平台上移植开发，进步开发效率，并且易于推广到不同的利用场景和工作负载。
流动现场，刘秉伟通过合作伙伴的案例，具体介绍了Celad600on 减速安卓在英特尔架构上的产品翻新。首先，英特尔和腾讯团队联结打造了基于英特尔® Bridge Technology 和 Celadon 的腾讯利用宝电脑版，为用户提供了在 Windows 平台上运行本人喜爱安卓利用的能力和玩安卓游戏的全新平台，利用 PC 的弱小性能，使得用户可能在大屏幕、多窗口同时运行安卓游戏和利用，带来了全新的安卓应用体验。

其次，在新华三8K 智慧云屏上，新华三以 Celadon 为软件代码基线，面向医疗、教育、金融等行业场景解决方案推出了智能终端大屏设施，实现了 8K 技术下全链路翻新冲破。高性能 x86 主机颠覆了行业安卓主板 + OPS 的传统商显零碎架构，充分发挥了 x86 架构的高性能劣势，大幅晋升了用户交互体验。
刘秉伟示意，在 的优良性能让安卓利用更加晦涩，应用体验更好，曾经成为一种新的需要。英特尔以Celadon 为软件代码基线，打造了跨软件生态交融平台，使得开发者可能在 上开发利用，并应用各种设施运行安卓利用，岂但进步了研发的效率，而且进一步推动了业务的翻新与倒退。
4、推动人工智能产品翻新
随着数字化转型的不断深入，在边缘场景中采纳人工智能曾经成为一种技术趋势。英特尔公司高级首席I工程师、网络与边缘事业部中国区首席技术官、边缘计算产业联盟测试床工作组主席张宇在主题为《面向边缘计算的人工智能产品翻新》分享中指出，尽管边缘人工智能设计、开发和部署案例正在快速增长，然而面向边缘人工智能的利用开发并非易事，很多企业面临着资源无限、短少专业知识、难以在利用运行时爱护数据和模型、在多样化的硬件平台上部署人工智能等难题。

为推动人工智能利用的开发，英特尔岂但推出了面向边缘的英特尔® DevCloud，让 ISV 通过应用软件减速利用的开发、训练和优化，并且还通过提供CPU、GPU 等多种专为人工智能优化的硬件，减速不同场景下的人工智能利用。与此同时，英特尔还携手云服务提供商、设施制作商、零碎集成商、聚合商等生态合作伙伴，帮忙用户设计、集成和扩大人工智能利用，以端到端的解决方案助力行业、企业和社区减速人工智能开发和落地利用。
在利用集成显卡助力人工智能生成数字时尚内容的展台上，记者看到了基于 BigDL-Nano 开源减速软件库，英特尔对，以及基于，特尔对以后常见的各类开源语言模型进行推理减速的两个 Demo。据理解，这两个演示的利用均能够在任何英特尔酷睿笔记本上晦涩运行。

流动现场，张宇还具体介绍了英特尔® Geti™ 商用软件平台和OpenVINO 开源深度学习平台。通过用于数据上传、标注、模型训练和再训练的繁多接口，英特尔® Geti™ 商用软件平台可能帮忙开发团队缩小模型开发所需工夫，并升高 AI 开发技术门槛及开发成本。借助内置的针对 OpenVINO 的优化性能，开发团队还能够在企业中部署高质量计算机视觉 AI 解决方案，以推动翻新和自动化倒退，并进步生产力。
除此之外，在第四代英特尔®至强®可扩大处理器上，英特尔也专门针对人工智能工作负载内置了AMX( Advanced Matrix Extensions ) Al 减速引擎，提供了顶峰值的 BFloat16/NT8 矩阵乘法计算能力。

在Alibaba DeepRec 性能优化的演示中，展示了阿里巴巴面向举荐场景的开源高性能深度学习框架。该框架利用英特尔 AMX 技术进行优化，大幅晋升了计算性能。
除此之外，展台上还提供了应用英特尔数据中心GPU 来减速人工智能模型，与英特尔一起拥抱生成式人工智能，以及从云端到客户端，激发生成式 AI 在 Intel 平台的有限潜能等精彩示例。张宇示意，除了提供人工智能软硬件能力之外，英特尔还通过积极参与各种人工智能联盟和开源我的项目，例如 OpenAI、深度学习框架 TensorFlow、PyTorch、ONNX 和 DeepSpeed 等，进一步推动人工智能的倒退，赋能企业利用人工智能相干技术减速业务翻新。
5、虚拟化技术赋能嵌入式端侧翻新
在智能制作、主动驾驶、工业互联网等畛域，嵌入式设施的利用越来越宽泛，这也推动了软件定义概念在嵌入式端侧变得越来越风行。家喻户晓，在嵌入式场景中，虚拟化技术在其中扮演着重要的角色，包含硬实时性能、性能平安、丰盛的 I/O 虚拟化需要，以及混合关键性（mixed-criticality）负载之间的隔离等，都须要虚拟化技术的大力支持。为此，英特尔中国外乡团队趁势推出了齐全开源的ACRN 虚拟化计划。

英特尔软件研发工程师张宇在主题为《ACRN 虚拟化技术：应答软件定义嵌入式解决方案面临的挑战》主题分享中指出，ACRN 虚拟化计划是由英特尔主导开发的面向端侧的轻量级虚拟化开源计划，在保障不毁坏平安隔离性的前提下，充分利用 Intel 平台的硬件技术对实时负载运行所波及的硬件资源进行粗疏的隔离，比方 CPU 算力、CPU 缓存和内存带宽，以确保虚拟机之间不会因为资源抢占导致不必要的延时。

OpenEuler 嵌入式负责人任慰在主题为《OpenEuler Embedded 以 Linux 为核心的综合嵌入式软件平台》的演讲中具体介绍了OpenEuler Embedded 总体架构、利用场景，以及与英特尔ACRN 虚拟化技术的单干形式。他示意，嵌入式零碎十分依赖开发工具的反对，这也正是英特尔 ACRN 的劣势所在。尤其是在 OpenEuler Embedded 的 AMP 模式之下，Linux呈现问题之后就会影响到实时操作系统，特地是在工业场景之下，须要弹性交融底座将两者隔离开，ACRN 虚拟化技术就可能轻松的将Linux和实时操作系统隔开，互不影响。任慰强调，将来OpenEuler将与ACRN独特单干，深入探讨虚拟化技术在异构多核混合关键性零碎上的利用。

在云与边缘的展台上，英特尔展现了软件定义工业的解决方案。该计划利用英特尔工业边缘控制软件 ECI、以及实时虚拟化计划 ACRN，在基于英特尔®至强® 1732TE 处理器的边缘服务器上，运行 7 个变电站要害实时安装，每个虚构安装上运行独自的变电站距离层性能利用，向下通过与过程层执行单元的交互实现数据采集、录波、爱护等业务性能，向上提供信息至站控层，实现数字化的根底。该计划实现了整体二次设施尺寸 7:1 的缩减，并实现总体领有老本高达 75% 的升高。
据张宇介绍，ARCN 技术已胜利在车载和工业等相干畛域进行了商业化，对软件定义的产品化利用起到了极大推动作用。
三、2023再起航：将中国开源策略行稳，驶远
2023年，是传统企业减速数字化转型的要害一年，也是数字经济全面发力的一年。如何利用云计算、人工智能、边缘计算等新兴技术，减速业务模式的翻新与转型，推动企业的高速倒退，曾经成为摆在企业背后的要害挑战。开源作为古代信息技术倒退的外围能源，曾经成为寰球信息技术产业倒退的一种重要合作形式，也成为推动业务翻新的外围动能。目前，越来越多的中国企业和开发者们沉闷在开源社区，为开源的倒退做出了踊跃的奉献。
作为深耕芯片畛域的企业，英特尔深耕开源畛域20多年，深知开源的重要意义。为此，2023年初，英特尔正式成立了英特尔中国开源技术委员会，最大水平整合外部资源，利用英特尔最新技术和生态资源，更加深刻地与中国凋谢生态交融，更业余高效地服务中国企业和开发者，推动开源生态建设和产业倒退。
与此同时，英特尔中国开源技术委员会将植根中国，实现英特尔凋谢价值观和全栈软件策略，在中国通过凋谢生态建设引领技术趋势、共建凋敝社区、推动软件产业以及培养翻新我的项目。据理解，英特尔一方面将加大 oneAPI 开放式软件栈，推动促成行业倒退的规范建设。另一方面，英特尔将携手行业搭档、学术界和开发者，通过与宽泛的生态系统单干，为企业和开发者提供更多、更好的抉择，赋能企业翻新，减速企业数字化转型。
目前，英特尔已退出 OpenEuler、OpenAnolis 和 OpenCloud OS，并成立了 “Intel Arch SIG”，为企业和开发者提供一站式技术和解决方案入口，并同步反对英特尔最新的平台技术，与寰球支流 Linux 操作系统放弃同步统一。
除此之外，英特尔还参加 OpenHarmony 社区的工作，反对 x86 平台生态倒退，并提供最新的 PC 平台全套 Linux 驱动代码和反对测试样机，独特推动合乎 OpenHarmony 规范的 x86 产品的落地，并为 x86 产品提供技术支持。
能够说，从 20 世纪 80 年代初期 8086 微处理器源代码的凋谢，到明天英特尔中国开源技术委员会的正式成立，近半个世纪的开源之路，让英特尔建设起了一个弱小的开源生态，在继续播种翻新技术的同时，也为中国开源作出了微小的奉献。
2023年，随着英特尔中国开源技术委员会的正式成立，进一步夯实了英特尔在中国的开源策略，明确了英特尔在中国开源将来的倒退方向。英特尔中国开源技术委员会的成立，也意味着英特尔在开源畛域的再起航。为此，记者有理由置信，这艘巨轮，在英特尔中国开源技术委员会的领航之下，将行得更稳，驶得更远。