独家专访：软硬协同开源创新，打造AI时代可信底座
编者按：你是否想过，当智能汽车飞驰时，AI模型如何兼顾数据安全与算力爆发？当金融机构风控时，海量数据如何本地高效处理？近日，2025 龙蜥操作系统大会（OpenAnolis Conference）在北京圆满召开，直面这一核心挑战。AI浪潮下，“算力效率”与“数据安全”的矛盾日益尖锐。大会前夕，InfoQ 独家对话英特尔与阿里云技术专家，揭秘双方如何通过第六代至强处理器与龙蜥操作系统的深度协同，破解行业困局。以下为采访精华：
AI 时代的算力释放，绝非“硬件单打独斗”可实现。“过去硬件造芯片、软件写系统的模式已过时，AI模型扩展与数据敏感化，要求软硬件必须深度协同。”英特尔技术专家指出，“2020 年我们成为龙蜥首批理事单位，正是看中其在云原生和 AI 领域的开源生态——它能快速吸收硬件新特性，而英特尔的芯片技术，则为这个生态奠定坚实算力基础。”
过去一年，双方形成固定合作节奏：硬件首发时与龙蜥系统同步适配，杜绝企业“有硬件难用”；针对软件问题联合优化，成果反哺龙蜥及 Linux 上游；英特尔提供测试资源，龙蜥联动客户推动落地。简言之，英特尔负责造算力、保安全，龙蜥负责释放算力、传递价值，这是核心逻辑。
阿里云技术专家补充：“阿里云作为云平台，承接协同成果——将英特尔的硬件能力与龙蜥的系统优势，打包成企业即用的云服务，这正是我们作为社区理事长单位的价值。”
技术共建：从芯片到工具链，让 AI 算力“跑满效能”AI 算力高效释放，需“芯片发动机”“系统公路”与“工具链交通规则”协同。英特尔与龙蜥的技术共建聚焦三大方向：
第六代至强适配：不止能用，更要“榨干”性能2025 年发布的第六代至强处理器，针对 AI 场景细分设计：Granite Rapids 主打高密度计算，适配金融风控、科学计算等性能需求；Sierra Forest 聚焦云原生部署，优化能效以降低云成本。“芯片设计贴合场景，而龙蜥系统能精准匹配特性，让硬件能力无损释放。”英特尔技术专家说。
为让硬件性能充分释放，双方完成了两项关键优化：全链路适配：覆盖龙蜥系统 5.10 长期支持版与 6.6 最新版，完成主流虚拟化平台定制，为 Granite Rapids 开发“大内存调度补丁”，支持 2TB 以上内存以满足 AI 训练；突破多核瓶颈：针对近 128 核硬件特性，重构龙蜥系统多核调度算法，通过“专属缓存分配”减少资源争抢，优化内存页表管理实现有序读写。
这些优化让 Granite Rapids 在多线程任务中性能大幅提升。“企业能直接感受性能飞跃，这正是软硬件协同的价值。”英特尔技术专家强调。
下一代硬件预研：提前3个月适配，消除“空窗期”为解决企业“硬件到位、系统未就”痛点，双方采用“提前布局”策略。英特尔下一代至强 6 Plus 服务器（代号 Clearwater Forest）尚未上市，2025 年 Q2 已联合龙蜥启动适配。“企业采购投入大，我们提前适配，让客户拿到硬件即能测试，贴合龙蜥社区‘开箱即用’理念。”英特尔技术专家表示。
异构工具链：oneAPI+OpenVINO，降低开发门槛AI开发者常困于“硬件异构”——为 CPU 写的代码无法直接在 GPU、NPU 运行，重复适配耗精力。英特尔与龙蜥的解法是构建“统一工具链”。“开发者核心价值是优化AI模型，而非做硬件适配‘翻译官’。”英特尔技术专家直言，“oneAPI 和 OpenVINO 的融合，正是将硬件差异隐藏，让一套代码跑通所有设备。”
oneAPI 统一开发框架：基于 LLVM 扩展异构编译能力，搭建设备抽象层，一套代码调用多硬件能力；支持 C++、Python 等语言，使 AI 训练推理跨架构高效执行。OpenVINO 工具链即插即用：与龙蜥系统深度集成，简单命令即可部署，为云端和边缘 AI 推理提供优化方案，降低计算成本，提升效率。
“我们的目标是让开发者聚焦模型优化，而非硬件适配。”英特尔技术专家表示，这正是“软件定义、硬件赋能”的体现。
生态共建：让算力生态“活起来”技术落地离不开生态支撑。作为龙蜥社区副理事长单位，英特尔从社区治理、资源支持、国际化联动三方面推动生态：
深度参与社区治理。英特尔绝非单纯“硬件供应商”，而是深入龙蜥底层建设：主导 X86 架构优化的 Arch SIG 项目，制定至强处理器在龙蜥上的性能基准测试；参与《国产服务器操作系统发展报告（2025）》核心章节撰写；推动龙蜥社区国际化。“开源社区需核心厂商做实事实，这是副理事长单位的责任，也为龙蜥生态增添技术厚度。”英特尔技术专家说。
开放资源、降低门槛。为解决中小企业“缺硬件、缺技术”问题，英特尔向龙蜥社区开放测试硬件，开展联合测试并输出文档报告。阿里云技术专家补充：“我们将测试成果转为云平台最佳实践，助客户少走弯路。”
国际化经验反哺。依托在 Linux Foundation、CNCF 的经验，英特尔帮助龙蜥优化内核补丁流程，参与 X86 架构补丁审核；推动龙蜥开发者参加全球开源峰会，加强国际交流。
机密计算：用“硬件锁+开源钥匙”守护数据安全AI 时代核心矛盾是“数据需流动产生价值，却怕泄露”。英特尔与龙蜥的解法，是从硬件隔离到开源方案的全链路防护。
英特尔从硬件构建安全底座，依赖两大技术，均通过硬件隔离实现数据防护。“机密计算核心是‘硬件可信’，软件再安全，硬件被突破则无用。”英特尔技术专家解释，“TDX 和 SGX 从芯片层面为数据加‘锁’，让安全成为硬件原生能力。”
TDX（可信域扩展）：在至强芯片中创建“隔离执行域（TD）”，即使系统内核被攻破，TD内内容也无法访问，内存数据通过控制器实时加密，仅硬件可解密；SGX（软件防护扩展）：针对轻量级场景在内存中划分“加密区（Enclave）”，仅授权代码可访问，其他进程即使获取地址，也只能见乱码。
为让龙蜥系统适配这些能力，英特尔在内核集成 TDX 和 SGX 驱动并由硬件实现 AES-GCM 加密协议，确保安全不影响性能。
基于硬件底座，阿里云在龙蜥社区推出 Confidential AI 开源方案，整合 TDX 安全能力、远程证明与密态存储/网络能力，降低企业使用门槛。“英特尔的硬件是‘安全地基’，我们在地基上建‘房子’，让企业直接使用。”阿里云技术专家说，“目前该方案已落地阿里云异构机密计算实例，并正与消费电子、智能驾舱客户合作。”
为推动行业规范，双方在标准化上取得进展。阿里云技术专家介绍：“以 Confidential AI 为基础，阿里云联合 30 多家伙伴牵头编写 CCSA AI 数据安全标准架构与技术实现，覆盖 AI 推理和训练核心场景，工作已进入实质阶段。”
国际标准布局同步展开，他补充：“我们计划以 CCSA 成果为基础，在 12 月初日内瓦举行的 ITU-T SG17 分论坛上，推动国际版本立项。这形成良性闭环——开源方案为标准化提供落地参考，标准化又为开源方案背书。”
在他看来，这种联动体现核心价值：“商业需求驱动开源迭代，开源方案支撑标准落地，标准又赋能商业推广，三者循环共生。”
未来方向：AI 原生时代的多元协同在 2025 龙蜥大会上，双方展示了第六代至强与龙蜥的性能优化成果、Confidential AI 落地进展及 Clearwater Forest 适配情况，同时释放 AI 原生算力方向。
“AI 原生算力靠‘芯-OS-云-AI’协同。”英特尔技术专家透露规划：硬件上，下一代至强将强化 AI 与安全能力；系统上，将联合龙蜥开发 AI 任务调度器，优化资源分配；场景上，将针对隐私敏感场景推通用方案。
对企业而言，这意味着使用 AI 将更简单：依托“英特尔硬件+龙蜥系统”组合，无需自行解决适配、优化与安全问题，即可获得高效安全算力。随着龙蜥大会召开，这套“硬件底座+开源生态”方案，正成为企业 AI 落地首选。立即行动，探索如何为你的业务注入可信算力，抢占AI先机！
—— 完 ——
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