openFuyao開源發布,建設多樣化算力集群開源軟件生態

openFuyao 開源發布

隨著 AI 技術的高速發展,算力需求呈爆發式增長,集群已成為主流生產方式。然而,當前集群軟件生態發展滯后于硬件系統,面臨多樣化算力調度困難、超大規模集群軟件支撐不足等挑戰。這些問題的根源在于集群生產的復雜性,單一組織難以具備全鏈條能力,技術生態碎片化與生產方式割裂成為產業發展瓶頸。

在此背景下,openFuyao 開源社區應運而生,以?“云原生 + AI”?為核心理念,旨在通過開放協作打造集群領域關鍵軟件根生態,推動計算集群系統級協同創新,釋放智能無限價值。

2025 年 5 月 23 日,在北京召開的鯤鵬昇騰開發者大會 2025 上,博云作為籌備委員會成員單位之一攜手華為、中國移動云能力、聯通數字科技等六家單位共同宣布openFuyao開源發布。作為多樣化算力集群軟件開源社區,openFuyao是繼openEuler開源操作系統、openGauss開源數據庫之后,面向業界開源的又一力作!

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?在隨后舉辦的openFuyao 專題論壇上,社區籌備委員會和技術委員會成員首次正式亮相,籌備委員會作為社區的領導機構,肩負著制定長期發展規劃的重要使命,技術委員會作為社區的技術領導機構主導社區的技術發展方向,推動持續的技術創新,并致力于構建強大的技術影響力。?

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博云CEO花磊受聘為社區籌備委員會委員?

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博云AIOS產品線副總經理張振華受聘為社區技術委員會委員

作為 openFuyao 籌備委員會成員,博云高度認可社區打造開源多樣化算力集群生態的目標定位。博云多年在云原生領域、算力基礎設施軟件領域的研發和實踐積累,與社區工作方向高度匹配,博云希望通過深度參與社區建設,在推動行業發展的同時體現自身價值。

云原生和 AI 的技術協同是當前數字化轉型中的關鍵課題,兩者結合既能發揮云原生的彈性、敏捷和自動化優勢,又能釋放 AI 的計算密集和數據驅動潛能。云原生與 AI 的協同本質是 “確定性基礎設施” 與 “概率性智能負載” 的融合,需在標準化與靈活性之間找到平衡點,未來隨著模型即服務(MaaS)的普及,二者界限可能進一步模糊,形成真正的智能云原生操作系統。

面向當前算力多樣化、技術方案碎片化、行業重復投入的現狀,openFuyao 開源社區可以吸引和匯聚廣大開發者,以合作方式有方向、有協作、有活力地解決行業共同難題。

?博云openFuyao 社區發行版

伴隨著openFuyao開源發布,博云基于社區組件及博云技術能力推出的“博云openFuyao社區發行版”同步推出,這是一個面向生產的社區發行版,旨在為客戶提供一站式的商業化解決方案。

在 openFuyao 論壇上,博云 AIOS 產品線副總經理張振華分享了基于 openFuyao 社區發行版的商業化解決方案。

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該方案以?openFuyao 社區開源版為基礎,針對企業級用戶需求進行優化,提供高性能算力容器平臺,支持應用快速落地。其核心能力涵蓋容器管理、AI 使能兩大維度。

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容器管理能力

支持多云異構 K8S 統一管理、應用全生命周期管理(如 CICD 流水線、灰度發布等)、容器存儲與網絡優化,實現資源高效調度與彈性擴展。

AI 使能能力

兼容英偉達、昇騰、海光等全系列異構算力,覆蓋數據標注、模型訓練、推理發布全流程,支持大模型管理與訓推一體化,適配智能客服、NLP、OCR 等多元場景。

該方案已在蘇州農商行成功落地,驗證了其在金融行業的卓越適配性。項目中,構建了大模型管理服務平臺與昇騰資源池,預置通義千問、豆包等開源模型并適配客戶自研模型,應用于智能客服、知識庫等場景。通過平臺能力,蘇州農商行業務環境就緒時間從天級縮短至小時級,資源利用率提升近 3 倍,顯著降低了運維復雜度與人力成本,加速了金融業務智能化進程。

隨著 openFuyao 社區正式亮相,博云將在“基礎使能與調度”、“AI”等方向繼續深入參與社區的技術共建和社區貢獻,積極承擔委員會委員的責任和義務,為社區發展貢獻力量。?

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關于博云大模型一體機

博云AI 模型一體機是針對 AI 模型訓練面臨的硬件選型復雜、系統搭建繁瑣、應用環境缺乏等難題而設計的一款國產化一體機。它集多種硬件、系統軟件及應用模型于一體,為客戶提供開箱即用的大模型精調和推理環境,可作為企業AI大模型的硬件底座和軟件平臺,是新質生產力的智慧底座。

該設備可在多種環境下使用,無需專業的機房環境和復雜的組網設置,為用戶節省了大量的時間和成本,極大地提高了 AI 模型訓練和推理的效率,是一款融合云原生架構與 AI 工程化能力的工業級產品:

? 全棧國產化適配

? 工程化開發體系

? 預置 DeepSeek / 通義千問等主流模型,實現 “開箱即生產”,縮短開發周期 60% 以上。

? 彈性算力架構:提供單節點入門版到集群版全梯度方案,算力資源利用率提升 40%。

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