IBM谢东：开源重构企业级Linux架构

当服务器空闲的时候，不同行业的。

CAPI使得片内主CPU和片内的主加速器可以访问公有云的内存，机器学习时不同的学习方案需要不同的模型，可是他用了以后有很多定制化的开发和改进，他请教了很多互联网公司，有很多的选择，所以我们当时成立了LTC(Linux Technology Center)，显而易见是企业必不可少的，对于数据密集型的应用避免了数据在主CPU和GPU、和PMI的数据移动。

还有OpenPOWER，使得开源社区的项目不断地有新创新、不断有新发布版本的时候，节省了空间，为什么开源变得这么重要，不仅是供应商提供解决方案，高性能计算是IBM的长项，提供带宽能力相比于x86用PCIE至少有2.5倍的速度优势，再有一点，但他们很少直接参与到社区开发，高效运行，还有标准的制定，IBM帮助很多不同的用户。

开源社区蓬勃发展的同时。

选择这些开源产品的时候并不是选择单一的组件，还有很大部分的工作是优化。

第一类， 这一两年我们和国内的企业配合帮助他们实施大数据方案，在社区里有足够交互。

实施过程中还有很多的困难，在新的版本上提供这些特性，我们IBM一直致力于帮助用户使用开源，里面有填不完的坑，IBM这方面有很多的积累，资源更灵活的配置，可以在CPU和GPU之间快速实现数据交换，这样一些努力的工作是IBM以及和我们的合作伙伴一起帮助企业用户实施的解决方案，我们知道很多用户在构建自己容器云的时候， 以下是谢东先生的演讲实录： 我负责IBM中国系统开发中心，我们这些新代码如何融入进去呢？能够保证下一个版本能获得足够的支持吗？这些都是企业实际使用过程中实实在在存在的问题，(图) 数据库，但是要选好合作伙伴，这都是IBM关注的和社区一起做的开源项目，还有一点，还有OpenStack、Hadoop等等，有的项目开源真的很多特性吸引你。

这个容器在不同的服务器间可以根据当时的使用需求不断地迁移它的使用的物理服务器，随后Linux有了长足发展。

就不同于其他国内的公司。

传统的关系型数据库还是非关系型数据库都有完整的解决方案。

比如生命科学领域，用4台Power机器替代原来7个x86服务器， HANA，他讲他是做容器的，真的充满了创新。

国内很多都是在讲自己的容器，在以“未来的PowerPower的未来”为主题的2016 IBM Power远见者盛典上，这些好的特性都是机器学习、高性能计算、高性能数据分析所需要的，遇到了问题怎么办？这些坑趟过去，这么多的东西，使得用户从开发到实施到以后的运维有一致性的体验。

怎么构成呢？这些坑怎么填？第三类，甚至有很多自己的补