龙蜥社区走进中国农业大学,共探“AI+生命科学” 操作系统优化实践

OpenAnolis-小助手 2025-05-08 14:25:09

4 月 23 日,由浪潮信息联合龙蜥社区主办的龙蜥高校行(中国农业大学站)圆满举行。龙蜥社区 CXL SIG Maintainer、浪潮信息操作系统架构师许荣飞受邀出席,分享龙蜥操作系统衍生版云峦 KeyarchOS 如何以创新技术驱动生命科学高效计算,同时,许荣飞还介绍了龙蜥实验室等社区相关情况。此次活动吸引了近 50 位同学们踊跃参与,聆听以“AI+生命科学”为主题的精彩技术分享。

(图/活动现场)

活动伊始,中国农业大学副教授刘树枫主持开场,强调了“AI+生命科学”这一跨学科领域的巨大潜力与重要意义。在当今科技飞速发展的时代,人工智能与生命科学的深度融合,正成为推动生命科学研究突破的关键力量。从药物研发到精准医疗,从生态系统监测到生物多样性保护,AI 技术的引入为生命科学带来了前所未有的机遇,也为科研人员提供了全新的思路与方法。

龙蜥社区 CXL SIG Maintainer、浪潮信息操作系统架构师许荣飞受邀出席,带来《云峦 KeyarchOS:以创新技术驱动生命科学高效计算》主题分享。随着生命科学研究的不断深入,其对计算性能的要求也日益提高,特别是在生物信息学、药物研发等关键领域,计算性能的优劣直接影响到数据分析的准确性与科学研究的效率。面对生命科学研究中复杂计算任务对高效底层支持的迫切需求,龙蜥操作系统衍生版云峦 KeyarchOS 率先支持了处理器新特性与新架构,并积极开展系统性能优化实践。KeyarchOS 基于 QAT 内存数据压缩解压缩技术,突破了虚拟机在线迁移性能瓶颈,迁移速率提升 1 倍以上,加速生命科学数据分析与处理;借助 RDT 资源调配技术,实现了 L3 缓存与内存带宽资源的智能监控与合理分配,性能提升 20% 以上;通过 Extra sched domain at L2 调度优化技术,提升系统整体性能并优化多任务并行计算效率,满足生命科学领域对大规模数据处理与复杂计算的需求。此外,KeyarchOS 还对内核、编译与应用等进行了全栈优化,显著提升 SpecCPU 与 SpecPower 基准测试性能,为生命科学研究提供强大的支持。

会上,许荣飞还向现场同学们详细介绍了龙蜥社区的相关情况。龙蜥社区作为国内领先的开源操作系统根社区,汇聚了众多优秀的技术人才与丰富的开源项目资源。许荣飞着重介绍了龙蜥社区为开发者量身打造的免费资源平台——龙蜥实验室,以及浪潮信息与龙蜥社区共同开发的技术认证课程。龙蜥实验室是预装了 Anolis OS 的在线服务器资源服务,支持一键申请、免费试用、秒级体验,其利用云上弹性资源,为社区用户提供免费的机器资源,方便用户进行研发及测试。此外还提供课程学习服务,涵盖云原生、调优、问题诊断等多个方向的课程。通过龙蜥实验室,同学们能够在真实的开源环境中锻炼技术能力,积累项目经验。而浪潮信息-龙蜥技术认证课程则为同学们提供了一个全面学习开源操作系统专业知识的途径,课程内容涵盖 Anolis OS 的架构设计、性能优化、应用开发等核心知识点,助力同学们深入掌握操作系统相关技术,并在通过认证考试后获得专业认证证书。许荣飞鼓励同学们在校期间积极参与开源社区及项目共建,不仅可以提升自己的技术实力,还能培养团队协作能力、创新思维与解决问题的能力,为未来的职业发展打下坚实基础。

龙蜥社区"走进高校"系列活动致力于播撒开源火种,助力操作系统领域产学研合作,搭建起从课堂到产业的桥梁,让同学们了解、参与开源软件开发,在开源世界的星辰大海中找准自己的坐标。

龙蜥产品认证学习中心:https://openanolis.cn/course

龙蜥实验室:https://lab.openanolis.cn/#/apply/home

—— 完 ——

 

...全文
254 回复 打赏 收藏 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,旨在解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统中无人车的路径跟踪问题。该方法结合神经网络的学习能力与ILC的迭代优化机制,在无需精确系统模型的前提下,通过多次任务执行不断修正控制输入,以实现对期望轨迹的高精度跟踪。文章详细阐述了算法的设计原理、稳定性分析以及在无人车路径跟踪中的具体实现与仿真验证,展示了其在处理模型不确定性与提升跟踪精度方面的有效性。; 适合人群:具备自动控制、机器人或人工智能基础知识,从事无人车、自动化控制、智能系统研发的研究人员及工程师。; 使用场景及目标:①解决无人车在复杂环境下因系统模型未知或不精确导致的路径跟踪难题;②提升重复性作业中控制系统对理想轨迹的跟踪精度与鲁棒性;③为非线性、不确定性系统的先进控制策略设计提供理论参考与实践案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现进行学习,重点关注神经网络与ILC的融合机制、控制律的设计过程以及仿真结果的分析,以深入理解数据驱动方法在解决模型未知问题上的优势。
内容概要:本资源聚焦于分数阶系统(FOS)的Lyapunov指数谱计算,涵盖分数阶Lorenz系统、4D分数阶Chen系统和分数阶Duffing振荡器三种典型非线性动力学模型。通过提供完整的Matlab代码实现,系统介绍了分数阶微分方程的数值求解方法、李雅普诺夫指数谱的计算原理与算法流程,旨在帮助研究人员定量分析分数阶系统的混沌特性与动力学行为,为复杂系统的稳定性判定、分岔分析及混沌控制研究提供技术支撑。; 适合人群:具备一定动力系统与数值计算基础,从事非线性科学、混沌理论、分数阶微积分等相关领域研究的硕士、博士研究生及科研人员。; 使用场景及目标:① 学习和掌握分数阶微分方程的数值积分方法(如Adams-Bashforth-Moulton算法);② 深入理解Lyapunov指数谱的物理意义及其在判定系统混沌、稳定与周期运动中的应用;③ 利用提供的Matlab代码对特定分数阶系统进行动力学仿真与分析,复现经典结果或拓展至新的研究对象。; 阅读建议:此资源以Matlab代码为核心,强调理论与实践的紧密结合。使用者应在理解分数阶微积分基本理论和Lyapunov指数计算原理的基础上,仔细研读并调试所提供的代码,通过修改系统参数、初始条件等方式进行探究式学习,从而深化对分数阶系统复杂动力学行为的理解。

30,831

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
龙蜥社区是由国内外头部企业联合建立的操作系统开源社区。加入我们,一起打造面向未来的开源操作系统。社区官网:https://openanolis.cn|微信公众号:OpenAnolis龙蜥
开源 其他
社区管理员
  • OpenAnolis小助手
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧