

在「云和服务器」分论坛上,openEuler社区开发者朱维希分享了GMEM,一种面向领域加速器的Linux通用内存管理框架,希望通过改进Linux MM以便捷托管任意厂商的加速器,提供基于C/C++标准的统一内存编程生态。GMEM已成功demo使用Linux MM托管华为昇腾AI加速卡的内存管理,由OS透明地支持单卡训练13B大模型。

在「Arch&虚拟化&I/O」分论坛上,openEuler社区开发者左泽以《ARM64 SPE在numa balance和damon中的实践》为主题进行分享,提出了使用SPE硬件采样替代传统页表扫描的方式,实现更精准的冷热页识别。分享了NUMA balancing机制结合SPE在内核态实现精准跨NUMA数据访问监控,减少应用进程跨numa访问,和DAMON机制结合SPE在内核态实现冷数据页的精准回收,降低主动回收时对业务性能影响。

在「调试/eBPF/调度」分论坛上,openEuler社区开发者龚睿奇以《kmalloc随机化:一种新的堆喷攻击缓解手段》为主题进行分享,介绍了一种新的基于调用路径的 kmalloc 堆隔离技术。该技术能以极低内存代价实现对基于堆喷的内核漏洞攻击的有效防护,获得了内核社区的积极评价。该特性已随 Linux Kernel 6.6 版本发布,后续将合入 openEuler 社区。

此外,大会还进行了 30+ 精彩技术分享,大家期待已久的视频回放也已上线,欢迎 PC 端打开选择对应主题观看。
https://live.csdn.net/room/csdnnews/roru5arM
https://live.csdn.net/room/wl5875/vsWNFfGP
https://live.csdn.net/room/Hansen666666/OzVSYgu0
https://live.csdn.net/room/csdnlive1/Q02dgSuj
https://live.csdn.net/room/csdnlive2/zOQlqHak
演讲课件
https://github.com/ChinaLinuxKernel/CLK2023
CLK 大会官网:http://ckernel.org/







