2025 开源论坛（第三届）

2025年8月23日，eScience中心主办的2025年第三届开源软件论坛顺利召开。会议汇聚高校师生与企业代表，围绕科研计算创新、开源生态建设等议题展开深度分享。

上午9点30，南京大学信息化建设管理服务中心副主任、e-Science中心负责人、高级工程师姚舸致欢迎词，拉开会议序幕。

校园私有云建设实践——以PKU CLab为例

上午议程中，北京大学孙远航首先分享了校园私有云建设的经验。

孙同学：捡垃圾捡来的硬件

报告首先指出课程教学中虚拟机配置繁琐的现实痛点——传统方式下，师生需手动部署环境，耗时耗力且易出错。为了解决这一问题，PKU Clab平台应运而生。该平台为同学们提供免费4c4g资源，支持20余门课程，稳定运行超千台虚拟机；基于OpenStack开源实现，未来计划扩展GPU云环境支持等等。

在汇报现状之外，孙远航还分享了PKU Clab平台的搭建过程中一波三折的开发过程与思考，总结了“过度设计、过早优化、过于自信”带来的教训，极具现实参考意义。

小规模实验室自动化和计算系统的建设

随后，中国科学技术大学罗嘉宏的报告转向小规模实验室的自动化计算系统建设。

实验室面临大批小规模计算任务（数据处理、简单计算仿真、部分共享软件运行等）的需求。

自动化数据处理需求

针对这一情境，罗嘉宏介绍了一套建设方案，通过自行设计的XNet协议（见2024年报道：e-Science中心成功举办第二届开源软件论坛）与Taskfile定义任务，实现了计算任务的统一化管理；同时分层存储优化IO性能，提升资源利用效率，各类监控、维护设施确保计算系统稳定运行，为实验工作中的数据处理提供了有力支持。

业务架构示意图

Monorepo理念与实践

近年来，Monorepo（单体仓库）作为一种新兴的代码管理范式，逐渐在开源社区中兴起。针对多项目代码管理的依赖与协作问题，来自南京大学的姜佳良分享了Monorepo理念的实践经验。

rk8s项目结构

报告围绕 Monorepo 展开，**系统介绍 Monorepo 的核心理念、优势与挑战，探讨支撑其落地的基础设施和开发模式，并结合 Rust 生态下的实际项目案例（如 rk8s, mega），分享在真实场景中实施 Monorepo 的经验与教训。**报告帮助听众深入理解 Monorepo 的应用场景与实施挑战，为优化团队协作与工程实践提供可行思路。

AI代码生成与开源协议的冲突

下午议程开始，TeXPage站长穆佃舜探讨了AI技术发展带来的新挑战——代码生成与开源协议的冲突。穆站长分享了一则TeXPage的近期遭遇，引入AI生成代码可能引发的合规性风险的话题——若直接使用AI生成的代码，存在违反开源协议的版权或分发条款的风险。

报告中，穆站长认为需建立“协议防火墙”等机制，建议将AI生成的伪代码进行人工重写，避免直接使用的法律与商业风险；同时提醒同学们关注开源协议的具体条款，增强知识产权意识。

现场讨论氛围热烈

报告引发热烈讨论，同学们关于这一问题各抒己见，会场上的观点你来我往、引人深思。

“近年来，各类AI应用层出不穷，数字化加速的同时，世界也在密切关注与之相伴的气候变化。如何平衡数字化、绿色化发展，不仅是科研人员对物尽其用的殷切期盼，更是人类发展的迫切需求。如何在有限的算力平台压榨每一瓦功耗，让算力平台能够发挥最大能力，是一个系统、综合的工程问题。

在今年的ASC世界大学生超级计算机竞赛中，南京大学队首次进入决赛，并获得了一等奖第八名的好成绩，实现了零的突破（见报道：喜报！南京大学代表队获得 ASC 大赛一等奖）。借此机缘，本届开源软件论坛也邀请了今年参与了ASC世界大学生超级计算机竞赛的优秀团队来分享他们的实践经验。

ASC25 RNA题目优化实践

清华大学贾朝蓬分享了在今年的ASC世界大学生超级计算机竞赛中对RNA信息处理一题中的优化经验。

RNA m5C生物信息处理流程的计算过程中，传统方法耗时过长。通过对hisat-3n-table的数据流分析，团队减少锁争抢、并行策略调整，能将在预赛数据集上的耗时从30分钟缩短至1分钟；结合Snakemake可视化工作流与C++重写的Umicollapse，同时对去重算法进⾏了优化，解决了IO瓶颈。

可视化耗时分析

最终，通过更改染⾊体并⾏策略、优化现场调度方案，团队在24分钟内完成了决赛提供的14个算例。

AlphaFold3在CPU上的推理优化探索经验

作为同样参加了今年的ASC世界大学生超级计算机竞赛的团队成员，上海交通大学桂仲腾则围绕AlphaFold3模型在CPU上的优化进行了深入探讨。

多机推理优化

这一赛题着眼于AlphaFold 3在CPU上运行效率低下的问题，桂仲腾分享了其所在的上海交通大学队从Jax迁移至PyTorch面临的困难以及转用xfold的探索经历。通过精准profiling定位瓶颈、优化数据类型转换，利用分布式设计有效掩盖通讯延迟，团队借助LIBXSMM重写核心算子，针对多机并行推理优化，最终在部分算例上达到56倍的超高加速比。

ASC25 AlphaFold3优化实践与中山大学HPC课程建设

同样是AlphaFold3一题，中山大学黄烨分享了不同的优化经验。

方案分析

团队针对AlphaFold3的推理流程逐步分析，对症下药采用并行Pairformer、并行MSA与Template、通信Fusion以及采样并行的手段，结合CPU上Flash-Attention算子等优化，为不同场景的计算效率带来了显著提升。

除了ASC竞赛中解题的思路，赛场之外更重要的，则是细水长流的人才培养。于是，黄烨还给大家带来了关于中山大学HPC课程与竞赛梯队的建设的分享，介绍了实训平台搭建与团队招新、培养、参赛的宝贵经验。

来自三所学校的超算队从赛场上的解题和赛场外的培养两方面进行了干货满满的分享。报告人抽丝剥茧的分析、大刀阔斧的改进带来立竿见影的加速效果，让在场听众惊叹连连。

eScience中心近期进展

最后，姚舸分享了近期工作进展。

eScience中心最新服务

姚舸先简单介绍了eScience中心近一年来围绕师生需求的各类服务进展——一年来，中心优化了数据存储服务，上线了密码管理、北斗授时、集群私有化AI科研助手和为师生答疑解惑的eScience小助手等服务。

南京大学AI赋能平台

除eScience中心的相关动态外，姚舸还汇报了南京大学信息化建设管理服务中心近期的部分进展。姚舸介绍到，为了助力“智慧南大”建设，信息化建设管理服务中心持续推进AI赋能平台建设，于今年上线了help.nju.edu.cn平台。

此外，为强化在校师生的信息安全意识，信息化建设管理服务中心还联合eScience中心针对“Box云盘扩容”和“在线TeX服务账号降级”两个情景开展了全校钓鱼邮件演练。

不觉间已至黄昏，报告在热烈讨论中落下帷幕。参会者在鼓楼校区大礼堂前合影留念，为本次会议的白天日程画上圆满句号。

参会人员留影

**尽管白天的报告结束了，晚上的交流还在持续。**用餐后，部分参会者转移阵地到唐仲英楼，继续自由话题讨论。晚上19:30开始，大家热烈交流起了时髦的 NixOS 以及高度整合 K8s 的 Talos Linux，还讨论了Swift的语言特性。讨论一直持续至当晚十一点后才结束。

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