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第四范式还宣布将开源支撑AIOS的两个核心底层技术栈——OpenMLDB机器学习数据库和OpenAIOS人工智能操作系统内核，并开放上线了基于这两者的AIOS社区版。

很多企业和开发者在使用机器学习（ML）技术时，已经意识到正确数据供给的重要性。

然而现有的传统数据系统，不论是事务型数据库、分析型数据库还是传统数仓，都无法面向机器学习提供正确高效的数据供给。实际应用开发与落地过程中，仍然会大量出现数据穿越、泄露、离线在线不一致、拼接错位等数据问题。

这是因为ML需解决3个核心数据问题：线上线下一致性（Consistency），数据闭环（Closed-loop），数据时序正确（Chronology）。

OpenMLDB机器学习数据库一方面通过统一的数据存储引擎避免了跨数据库的信息交换，避免了大脑之间的信息交换；另一方面通过统一的数据计算引擎，使离线和在线使用同一套计算逻辑，确保了总结规律和线索演算时思维方式的一致。

在时序正确性和闭环完整性上，OpenMLDB也矫正了传统数据系统造成的机器学习最易出现的数据穿越、泄露以及闭环错位等问题。

除了数据上的困局，AI在计算、存储、通信等方面也是“资源大户”，低效的硬件资源利用率和高昂的成本投入成为了转型的阻碍。

无论是计算、存储还是通信，不同的异构芯片、异构存储、异构通信设备，都需要操作系统内核进行统一的管理与调度，保障任务的成功率与资源利用率。

第四范式OpenAIOS是一个完全面向AI的分布式操作系统内核，实现了多级计算内核、多级存储内核以及多级通信内核，来应对异构算力的管理和调度。

以多级存储内核为例，面向存储密集型技术组件，因为内存和显存不够导致的任务失败是AI任务最常遇到的难题。

在不侵入现有应用和代码的情况下，OpenAIOS在操作系统内部建立起一套面向内存和显存的多级存储内核，通过自动扩容策略和多级缓存机制将存储容量进行扩展，降低整体存储成本的同时提高任务的成功率。

除了存储密集型技术组件，面向计算密集型技术组件、通信密集型技术组件，OpenAIOS也提供了感知硬件拓扑的异构计算调度能力，以及面向异构加速器的专用通信协议，提升计算效率的同时，减轻数据通信上的压力。