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openFuyao开源发布,建设多样化算力集群开源软件生态

openFuyao 开源发布

随着 AI 技术的高速发展,算力需求呈爆发式增长,集群已成为主流生产方式。然而,当前集群软件生态发展滞后于硬件系统,面临多样化算力调度困难、超大规模集群软件支撑不足等挑战。这些问题的根源在于集群生产的复杂性,单一组织难以具备全链条能力,技术生态碎片化与生产方式割裂成为产业发展瓶颈。

在此背景下,openFuyao 开源社区应运而生,以 “云原生 + AI” 为核心理念,旨在通过开放协作打造集群领域关键软件根生态,推动计算集群系统级协同创新,释放智能无限价值。

2025 年 5 月 23 日,在北京召开的鲲鹏昇腾开发者大会 2025 上,博云作为筹备委员会成员单位之一携手华为、中国移动云能力、联通数字科技等六家单位共同宣布openFuyao开源发布。作为多样化算力集群软件开源社区,openFuyao是继openEuler开源操作系统、openGauss开源数据库之后,面向业界开源的又一力作!

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 在随后举办的openFuyao 专题论坛上,社区筹备委员会和技术委员会成员首次正式亮相,筹备委员会作为社区的领导机构,肩负着制定长期发展规划的重要使命,技术委员会作为社区的技术领导机构主导社区的技术发展方向,推动持续的技术创新,并致力于构建强大的技术影响力。 

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博云CEO花磊受聘为社区筹备委员会委员 

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博云AIOS产品线副总经理张振华受聘为社区技术委员会委员

作为 openFuyao 筹备委员会成员,博云高度认可社区打造开源多样化算力集群生态的目标定位。博云多年在云原生领域、算力基础设施软件领域的研发和实践积累,与社区工作方向高度匹配,博云希望通过深度参与社区建设,在推动行业发展的同时体现自身价值。

云原生和 AI 的技术协同是当前数字化转型中的关键课题,两者结合既能发挥云原生的弹性、敏捷和自动化优势,又能释放 AI 的计算密集和数据驱动潜能。云原生与 AI 的协同本质是 “确定性基础设施” 与 “概率性智能负载” 的融合,需在标准化与灵活性之间找到平衡点,未来随着模型即服务(MaaS)的普及,二者界限可能进一步模糊,形成真正的智能云原生操作系统。

面向当前算力多样化、技术方案碎片化、行业重复投入的现状,openFuyao 开源社区可以吸引和汇聚广大开发者,以合作方式有方向、有协作、有活力地解决行业共同难题。

 博云openFuyao 社区发行版

伴随着openFuyao开源发布,博云基于社区组件及博云技术能力推出的“博云openFuyao社区发行版”同步推出,这是一个面向生产的社区发行版,旨在为客户提供一站式的商业化解决方案。

在 openFuyao 论坛上,博云 AIOS 产品线副总经理张振华分享了基于 openFuyao 社区发行版的商业化解决方案。

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该方案以 openFuyao 社区开源版为基础,针对企业级用户需求进行优化,提供高性能算力容器平台,支持应用快速落地。其核心能力涵盖容器管理、AI 使能两大维度。

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容器管理能力

支持多云异构 K8S 统一管理、应用全生命周期管理(如 CICD 流水线、灰度发布等)、容器存储与网络优化,实现资源高效调度与弹性扩展。

AI 使能能力

兼容英伟达、昇腾、海光等全系列异构算力,覆盖数据标注、模型训练、推理发布全流程,支持大模型管理与训推一体化,适配智能客服、NLP、OCR 等多元场景。

该方案已在苏州农商行成功落地,验证了其在金融行业的卓越适配性。项目中,构建了大模型管理服务平台与昇腾资源池,预置通义千问、豆包等开源模型并适配客户自研模型,应用于智能客服、知识库等场景。通过平台能力,苏州农商行业务环境就绪时间从天级缩短至小时级,资源利用率提升近 3 倍,显著降低了运维复杂度与人力成本,加速了金融业务智能化进程。

随着 openFuyao 社区正式亮相,博云将在“基础使能与调度”、“AI”等方向继续深入参与社区的技术共建和社区贡献,积极承担委员会委员的责任和义务,为社区发展贡献力量。 

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关于博云大模型一体机

博云AI 模型一体机是针对 AI 模型训练面临的硬件选型复杂、系统搭建繁琐、应用环境缺乏等难题而设计的一款国产化一体机。它集多种硬件、系统软件及应用模型于一体,为客户提供开箱即用的大模型精调和推理环境,可作为企业AI大模型的硬件底座和软件平台,是新质生产力的智慧底座。

该设备可在多种环境下使用,无需专业的机房环境和复杂的组网设置,为用户节省了大量的时间和成本,极大地提高了 AI 模型训练和推理的效率,是一款融合云原生架构与 AI 工程化能力的工业级产品:

✅ 全栈国产化适配

✅ 工程化开发体系

✅ 预置 DeepSeek / 通义千问等主流模型,实现 “开箱即生产”,缩短开发周期 60% 以上。

✅ 弹性算力架构:提供单节点入门版到集群版全梯度方案,算力资源利用率提升 40%。

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