GOTC2025 云原生AI论坛:解锁模型弹性与多云生态新路径

当 AI 模型规模持续扩大,算力需求呈指数级增长,计算资源调度效率低、模型交付难、多云运维复杂等问题,正成为制约 AI 落地的关键瓶颈。而云原生 AI 技术的弹性、可扩展特性,恰好成为破局这些难题,提供了时代优解 —— 在这一背景下,全球开源技术峰会特设 云原生 AI 论坛,为行业从业者搭建起线下技术交流与云原生 AI 生态共建的平台。

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云原生 AI 论坛

云原生与 AI 的融合正在重新定义计算资源的调度与模型的交付方式。本论坛聚焦 Kubernetes 与 AI 工作负载的适配、模型服务的弹性伸缩、多云异构环境下的 AI 运维等关键议题。我们将探讨开源社区如何推动云原生 AI 标准的形成与生态的繁荣。

作为聚焦前沿技术落地的专业论坛,本次分论坛直击行业核心痛点,将围绕三大关键议题展开深度探讨,为 AI 技术规模化应用扫清障碍。

  • 其一、Kubernetes 与 AI 工作负载的适配难题。当前,AI 工作负载存在资源需求波动大、依赖异构硬件(GPU/TPU)等特性,与传统 Kubernetes 调度逻辑存在适配鸿沟。论坛将邀请一线技术专家,分享如何优化 Kubernetes 调度策略,实现 AI 任务与资源的精准匹配,例如通过自定义调度器满足深度学习训练的高算力需求,或通过资源隔离技术保障多 AI 任务的稳定运行,从底层解决 “算力浪费” 与 “任务卡顿” 的双重困境。

  • 其二、模型服务的弹性伸缩技术实践。随着 AI 应用场景的多元化,模型服务面临 “流量峰值突增” 与 “低谷资源闲置” 的矛盾:电商大促时推荐模型需瞬时扩容,夜间测试场景又需缩减资源成本。论坛将聚焦弹性伸缩的关键技术,包括基于监控指标的自动扩缩容策略、模型轻量化与动态加载方案,以及 Serverless 架构在模型服务中的落地案例,帮助企业实现 “按需分配资源、降本提效” 的目标。

  • 其三、多云异构环境下的 AI 运维挑战。如今,越来越多企业采用 “公有云 + 私有云 + 边缘云” 的多云架构,加之 CPU、GPU、ARM 等异构硬件并存,AI 运维面临 “环境不一致”“故障难定位”“成本难管控” 等问题。论坛将探讨多云 AI 运维的标准化方案,例如通过统一监控平台实现跨环境状态可视化,借助容器化技术保障模型在异构硬件上的一致性运行,为企业提供可落地的运维思路。

值得关注的是,本次分论坛不仅聚焦技术痛点,还将深入探讨开源社区对云原生 AI 生态的推动作用。论坛将汇聚开源社区代表、企业技术负责人与学术研究者,共同探讨如何通过开源协作完善云原生 AI 技术体系,推动模型格式、资源调度、运维接口的标准化,最终实现 “生态繁荣、技术普惠” 的目标。

🔺论坛详情请移步全球开源技术峰会 GOTC 2025 官方链接了解:https://gotc.oschina.net/ 

🔺全球开源技术峰会 GOTC 2025 报名渠道已开通:https://www.oschina.net/event/8598047

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除了论坛与现场展厅,GOTC 2025 也同步举办线上特别展览:开源,从人类群智,到 AI 智能用开源的软件与硬件,拼出人类集体智能从 GNU 到 GPT 的 40 年跃迁。

同时,特别策划限时活动:中国开源项目大赏 2025期待开发者积极参与,秀出你的开源活力。

关于全球开源技术峰会 GOTC 2025 

GOTC(Global Open-source Technology Conference)全球开源技术峰会是中国开源领域规格最高、国际影响力最强的年度盛会之一。峰会由开源中国发起并主办,并与包括 Linux 基金会亚太区在内的全球开源生态伙伴深度协作,已成为连接中外、引领前沿的技术创新平台。GOTC 以打造具有全球视野和技术高度的产业盛会为宗旨,汇聚来自人工智能、大模型、开源与软件工程等核心领域的顶级专家与企业代表,展示最新技术趋势与实践成果。

峰会历年吸引中国工程院院士、Linux 基金会副总裁、百度、华为、红帽等科技领袖发表主旨演讲,成为行业风向标。2024 年,全网曝光量突破 5 亿次,新华社、人民日报、央视网等主流媒体集中报道,持续扩大峰会影响力和社会认知度。大会以专业技术论坛为核心,参会者中技术研发人员占比超八成,体现出其在开发者与工程技术群体中的深厚号召力。同时,峰会采用线上线下双线联动,2024 年线上直播观看量达 680 万人次,覆盖人群超千万。

GOTC 不仅关注技术突破,更注重开放协同与产业落地,通过构建多元共建共赢的生态网络,推动形成开放可信、智能共生的创新底座。作为中国开源事业与科技强国战略的重要支点,GOTC 正不断助力数字经济高质量发展,促进技术人才集聚、产业生态升级,为构建具有全球影响力的科技创新高地注入源源不断的动能。

 

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