一、前言：openEuler不只是操作系统，更是AI时代的坚实底座

作为一名技术开发者，我长期关注操作系统的发展。最近，我亲自体验了openEuler 25.09，重点测试了其在AI场景下的表现。openEuler是面向数字基础设施的开源操作系统，在服务器、云计算、边缘计算等场景中构建了高可靠、高性能的技术底座。

经过一周的深度使用，我最突出的感受是：openEuler已经不再是简单的"Linux发行版"，而是一个真正能为AI应用提供强力支撑的操作系统。它不仅在传统服务器领域表现稳健，在AI模型部署和推理场景中更是展现出令人惊喜的优势。

二、环境搭建：简单快捷的开箱体验

我是在vm虚拟机中安装的openEuler 25.09，整个过程十分顺畅。

安装要点记录：

• 镜像文件：openEuler-25.09-x86_64-dvd.iso（直接从官网下载）
• 分配资源：4核CPU、8GB内存、50GB存储
• 安装类型：选择"最小安装"并额外勾选开发工具

安装完成后，首先更新系统并安装必要的开发工具：

sudo dnf update -y
sudo dnf install -y python3 python3-pip gcc-c++ git make

三、AI模型实战：在openEuler上部署ResNet18图像分类服务

为了真实测试openEuler的AI能力，我决定部署一个完整的PyTorch模型推理服务。

3.1 环境配置

首先安装PyTorch及相关依赖：

pip3 install torch torchvision flask pillow

openEuler的软件源生态令人满意，所有Python包都能直接安装，无需额外配置第三方源。

3.2 模型准备

创建模型加载脚本model_setup.py：

import torch
import torchvision.models as models
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 保存模型权重
torch.save(model.state_dict(), "resnet18.pth")
print("模型下载完成！")

# 定义图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

运行脚本下载模型：

python3 model_setup.py

3.3 创建推理服务

编写Flask推理服务inference_service.py：

from flask import Flask, request, jsonify
from PIL import Image
import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
import io

app = Flask(__name__)

# 加载模型
def load_model():
    model = models.resnet18()
    model.load_state_dict(torch.load("resnet18.pth", map_location=torch.device('cpu')))
    model.eval()
    return model

model = load_model()

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    if 'image' not in request.files:
        return jsonify({'error': '未提供图像文件'}), 400
    
    file = request.files['image']
    try:
        # 处理图像
        image_bytes = file.read()
        image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).convert('RGB')
        input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)
        
        # 推理
        with torch.no_grad():
            output = model(input_tensor)
            probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)
        
        # 获取top1结果
        confidence, top1_idx = torch.max(probabilities, 0)
        
        return jsonify({
            'predicted_class_id': int(top1_idx),
            'confidence': float(confidence)
        })
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500

@app.route('/health', methods=['GET'])
def health():
    return jsonify({'status': '服务运行正常'})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=False)

3.4 启动服务并测试

启动服务：

python3 inference_service.py

使用curl测试服务：

curl -X POST -F "image=@test_cat.jpg" http://localhost:5000/predict

服务成功返回了预测结果，包括类别ID和置信度。整个过程没有出现任何兼容性问题，PyTorch在openEuler上运行稳定。

四、性能优化：openEuler的AI加速特性

在测试过程中，我特别关注了openEuler为AI场景提供的优化特性。根据openEuler社区的介绍，25.09版本引入了sysHAX组件，这是一个大模型推理服务加速工具，通过CPU和XPU的合理配合，可以降低大模型的算力需求。

4.1 内存管理优化

openEuler通过**GMEM技术**实现了xPU和CPU内存统一编址，使能异构加速器透明超分Host T级内存，显著提升LLM推理吞吐量。在实际测试中，我观察到内存分配更加高效，特别是在处理批量推理请求时。

4.2 系统级调优

openEuler内置的A-Tune智能调优系统能够自动优化系统参数以获得最佳AI工作负载性能。通过以下命令可以查看和优化系统状态：

# 检查系统状态
systemctl status atune

# 分析当前工作负载
atune-adm analysis --workload ai_inference

五、生产环境部署建议

经过测试，我总结出以下几点在openEuler上部署AI服务的经验：

5.1 使用systemd管理服务

对于生产环境，建议使用systemd来管理推理服务：

创建/etc/systemd/system/ai-inference.service：

[Unit]
Description=PyTorch Inference API
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
ExecStart=/usr/bin/python3 /path/to/inference_service.py
WorkingDirectory=/path/to/
Restart=always
RestartSec=3

[Install]
WantedBy=multi-user.target

然后启用服务：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable ai-inference
sudo systemctl start ai-inference

5.2 性能监控

openEuler提供了丰富的监控工具，可以使用以下命令监控AI服务性能：

# 查看系统资源使用情况
htop

# 监控GPU/NPU使用情况（如果使用加速卡）
npu-smi info

六、总结：openEuler在AI场景下的优势与展望

经过深度体验，我认为openEuler在AI应用方面具有以下显著优势：

1. 优异的兼容性：主流的AI框架和库都能无缝运行，未遇到兼容性问题
2. 卓越的性能表现：在模型推理任务中表现出色，资源利用率高
3. 丰富的AI生态：提供了从模型部署到推理优化的全栈工具
4. 完善的文档支持：官方文档详细，社区活跃，问题容易解决

特别是openEuler 25.09在AI方面的增强，如智能诊断、文档溯源和sysHAX加速工具，使得它成为一个真正为AI时代准备的操作系统。

对于正在寻找AI基础设施的开发者和企业，我**强烈推荐尝试openEuler**。它不仅能满足当前的AI部署需求，其活跃的社区和持续的创新也为未来的技术演进提供了坚实保障。

从最初的怀疑到现在的认可，这次体验让我看到了操作系统在AI时代的真实力。openEuler不再是追随者，而是在某些领域成为了引领者。

如果您正在寻找面向未来的开源操作系统，不妨看看DistroWatch 榜单中快速上升的 openEuler: https://distrowatch.com/table-mobile.php?distribution=openeuler，一个由开放原子开源基金会孵化、支持“超节点”场景的Linux 发行版。 openEuler官网：https://www.openeuler.openatom.cn/zh/