从飞天到倚天 阿里云底层自研技术大爆发

2021年10月20日云起大会，阿里云发布了永恒、福久、神龙4.0、龙蜥、灵捷等多款重磅产品阿里云“厚积薄发”的成果浮出水面，底层自研技术迎来大爆发。

阿里云智能总裁张建锋表示，在过去的十二年里，阿里云打造了国内唯一一款自研的天妃云操作系统。如今，阿里云坚持自研，继续“向下生长”，从飞天到倚天，构建基于云的软硬件技术体系。“建立完整的技术体系是我们在数字时代全球竞争力的决定性因素”。

永恒:为云而生的芯片

天妃操作系统是阿里云的核心“引擎”。为了提供更好的计算产品和服务，天妃向下延伸，定义了硬件。19日，阿里巴巴发布首款通用芯片——永恒710，这是一款为云而生的芯片。针对云计算特性进行了大幅优化，性能超过行业基准20%，能效比提升50%以上。

架构层面，永恒710采用最新的ARMv9架构，多达128核，主频高达3.2GHz，可以兼顾性能和功耗。同时集成了DDR5、PCIE5.0等业界领先的技术，可以有效提高芯片的传输速率，适应云的不同应用场景。

岩国:自研云原生服务器系列

面向下一代云原生架构，19日，阿里云还推出了福久自研服务器系列，采用最新模块化设计，可实现计算与存储分离，包括高性能计算系列、海量存储系列、高性能存储系列等。配合风冷、液冷等不同散热方式，服务器交付效率提升50%。

鉴于集装箱化、微服务、连续配送等特点。在云原生时代，盘九系列采用软硬件一体化，将性能做到极致，结合自研的MOC、FIC、AliFPGA、神盾卡等满足云原生创新发展对性能和稳定性的机制要求。得益于多核技术，盘九系列在计算性能、IO吞吐量、能效比等方面的表现均处于行业领先水平。

神龙4.0:云计算进入5微秒延迟时代。

2017年，阿里云推出第一代神龙架构，解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损失问题，让云服务器突破性能极限。如今，神龙架构已经演进到第四代，首次搭载了全球唯一的大规模RDMA加速网络。整体网络延迟降低80%以上，云计算首次进入5微秒延迟时代。

神龙4.0可以将分布式NLP和可视化计算的训练性能提升30%，Spark大数据的计算性能提升30%，MySQL的性能提升60%，Redis的混合读写吞吐量提升130%。

4.0神龙将弹性RMDA的加速能力融入公有云，使RDMA从HPC应用走向通用计算场景，为微服务、无服务器、服务网格等云原生技术的爆发提供技术支撑。

龙蜥蜴:开源服务器操作系统

为了给服务器提供更好的性能，阿里云发布了新的龙蜥操作系统，并宣布开源。

龙蜥在阿里巴巴打磨了十年，被双11大规模验证。其性能和稳定性更好，给云上的典型用户场景带来了40%的综合性能提升。兼容CentOS生态，支持X86、ARM等主流芯片架构，提供全栈国家机密。

未来，阿里云计划为龙蜥投入20亿专项资金，联合100家生态伙伴推进龙蜥生态建设，提供至少十年的技术支持。

PolarDB自研数据库:首次将内存与计算存储解耦

除了操作系统，阿里云还在基础软件的另一个核心领域数据库取得了重大突破。

PolarDB作为阿里云自研数据库的明星产品，首次实现了内存与计算、存储的解耦，内存进一步池化，形成三层池，使得弹性能力有了一个数量级的提升。

同时，PolarDB首次实现多主架构，进一步提升可用性、并发处理和灵活性，高效应对“双11”般的流量高峰。

阿里灵捷:让大数据+AI“开箱即用”

同时，阿里云将对外开放大数据+AI集成平台“阿里灵捷”，可以帮助企业和开发者实现“开箱即用”。

“阿里灵捷”包括机器学习平台PAI、云原生大数据计算服务MaxCompute、实时计算Flink版本、大数据开发和管理平台DataWorks、实时数据仓库ho roles等产品，可调动超过10万个计算集群，拥有集成在云端边缘和末端的高性能训练和推理引擎，可提供毫秒级延迟的实时数据分析能力。是国内最大的人工智能平台。

“阿里灵捷”还首次提出了大数据+AI集成平台的4S标准，即大模型(规模)、高效率(速度)、简单性、场景化，可为人工智能行业发展提供借鉴。

M6模式:全球最大的多模态预培训模式。

达摩院基于“阿里灵捷”开发了超大型多模态预训练模型M6，以多模态多任务能力为核心，目标是打造全球领先的通用人工智能模型。

据报道，M6的参数已从万亿升级到10万亿，成为世界上最大的预训练模型，其规模超过了谷歌此前发布的1.6万亿开关变压器模型。

从芯片和服务器，到操作系统和数据库，再到大数据+AI集成平台和M6大模型，阿里云围绕核心自研技术飞翔，坚持深基础战略，向下成长，实现软硬件的完善，从而建立起未来十年的跨代竞争力。