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深度赋能AI算力!DeepFlow携手龙蜥SysOM荣获“最佳联合解决方案奖”——eBPF破解CPU到GPU全链路观测难题

北京,2025年11月17日 —— 在行业瞩目的龙蜥操作系统大会上,DeepFlow全栈可观测性平台与阿里云操作系统控制台 SysOM 组件基于龙蜥社区开源 SysOM 项目共同构建的“AI 基础设施可观测解决方案”,荣获大会颁发的“最佳联合解决方案奖”。该奖项不仅是对双方技术融合与协同创新能力的认可,也标志着在 AI 算力爆发式增长背景下,可观测性正成为支撑大模型稳定运行与高效调优的关键核心。 在 LLM 大模型训练与推理的全流程中,企业常面临GPU 利用率低下、训练任务夯住、请求响应延迟高等典型性能瓶颈。尤其在异构环境下数据难以关联分析,导致问题定位困难、调优效率低下,严重影响模型迭代与业务上线进度。 为此,龙蜥社区运维联盟成员阿里云与云杉网络展开深度合作,基于双方在云基础设施与可观测性领域的技术积累,共同构建了面向AI 场景的全栈可观测方案。该方案针对异构环境下缺乏全局关联 ID、性能数据孤岛等行业难题,依托 eBPF 零侵扰采集技术,实现了从 CPU 到 GPU、从应用到基础设施的全栈指标统一采集与智能关联,并具备全局维度的调用链串联能力,可精准定位系统抖动、通信延迟、算力瓶颈...

腾讯自研大模型混元 2.0 发布

腾讯自研大模型混元2.0(Tencent HY2.0)已发布,与此同时,DeepSeek V3.2也逐步接入腾讯生态。目前,这两大模型已在元宝、ima等腾讯AI原生应用中率先上线,腾讯云也同步开放了相关模型的API及平台服务。 全新发布的Tencent HY2.0采用混合专家(MoE)架构,总参数量高达406B(激活参数32B),支持256K超长上下文窗口。 与上一版本(Hunyuan-T1-20250822)模型相比,HY2.0Think在预训练数据和强化学习策略上有了显著改进。在数学、科学、代码、指令遵循等复杂推理场景中,其综合表现稳居国内第一梯队,泛化性也大幅提升。 在数学科学知识推理方面,HY2.0Think使用高质量数据进行Large Rollout强化学习,推理能力大幅增强。在国际数学奥林匹克竞赛(IMO-AnswerBench)和哈佛MIT数学竞赛(HMMT2025)等权威测试中,该模型取得了一流成绩。结合预训练数据的进步,模型在极度考验知识水平的Humanitys Last Exam(HLE)和泛化性的ARC AGI等任务上也有大幅进步。 在指令遵循与长文多轮能力上,H...

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