秋说

摘要： 本文围绕 openEuler 在 AI 原生操作系统时代的能力建设与技术实践展开系统分析。文章指出，随着模型规模增长与异构计算加速普及，传统操作系统在调度、数据链路与资源管理等方面已难以满足 AI 工作负载需求。openEuler 通过构建 AI Native 架构，在内核调度、算力编排、异构设备管理、数据路径优化以及开发体验等方面实现系统级增强。文中结合真实环境验证，展示了 openEuler 在模型训练性能、资源利用率、系统稳定性及工具链生态方面的进阶表现，并给出模型训练、性能测试、系统配置等完整实践示例。总体来看，openEuler 能有效支撑 AI 研发、推理与大规模数据处理，是面向未来 AI 基础设施的高性能、可扩展操作系统方案。 阅读全文

摘要： 本文系统评测了 openEuler 在 WSL 2 环境中用于人工智能与数据科学开发时的整体性能表现。文章首先给出从 Windows 启用 WSL、配置 openEuler、优化软件源到安装 AI 开发依赖环境的完整流程。随后，通过自编写的 Python 基准测试脚本，对 CPU 浮点计算、内存分配与访问、磁盘 I/O、Python 环境加载性能进行了量化评估。测试结果显示 openEuler 在 WSL 中具备优异的计算效率、出色的内存管理能力，以及高速且稳定的 I/O 性能。 阅读全文

摘要： 本文围绕 openEuler 24.03 LTS SP3 的生态适配能力展开评测，重点覆盖分布式存储（MinIO）、容器镜像仓库（Harbor）与大数据计算框架（Apache Spark）三大场景。评测从部署兼容性、运行稳定性、性能指标等维度进行验证，结果显示：三类组件均可在 openEuler 上实现无缝部署，核心功能完整可用，二进制兼容性与 SDK 支持良好。 阅读全文