面对AI“大模型”算力挑战，亟需数据中心夯实基础设施建设，来应对海量数据的高要求处理。在数字化转型升级与国产化浪潮中，虚拟化在视频处理、人脸捕捉等AI人工智能中发挥作用，虚拟化也在如何把硬件的功能更好地应用到软件，实现软硬件融合发展方向努力。

在主题演讲环节，云宏资深产品经理罗云展示了基于鲲鹏BoostKit深度优化，昇腾高效调度的CNware虚拟化云平台解决方案。帮助企业在私有云、混合云环境中高效、安全、经济地运行AI应用，真正让智能算力“随处可得、随需而用”。在智算场景方面，云宏重点展示了WinAI智算云平台一体机的一体化模型部署与管理能力。宏正式加入华为“鲲鹏展翅计划同辕开发”，并获得鲲鹏同辕开发技术认证，双方迈入了更深层次的软硬

在主题演讲环节，云宏资深产品经理罗云展示了基于鲲鹏BoostKit深度优化，昇腾高效调度的CNware虚拟化云平台解决方案。帮助企业在私有云、混合云环境中高效、安全、经济地运行AI应用，真正让智能算力“随处可得、随需而用”。在智算场景方面，云宏重点展示了WinAI智算云平台一体机的一体化模型部署与管理能力。宏正式加入华为“鲲鹏展翅计划同辕开发”，并获得鲲鹏同辕开发技术认证，双方迈入了更深层次的软硬

在所有行业当中，银行科技一直走在各个行业科技创新前沿，金融业务应用系统的多样性，决定了数据存取的多样性，从而也决定了对存储设备选择的多样性，因此分布式存储则以高性能、高可用、高可扩展、易扩展等特点，成为金融机构“新宠”。

在所有行业当中，银行科技一直走在各个行业科技创新前沿，金融业务应用系统的多样性，决定了数据存取的多样性，从而也决定了对存储设备选择的多样性，因此分布式存储则以高性能、高可用、高可扩展、易扩展等特点，成为金融机构“新宠”。

随着金融科技的快速发展和监管政策的不断完善，银行核心业务系统必须紧跟时代步伐，不断进行升级和改造。为了确保银行在未来五年内保持竞争优势，同时满足客户需求和监管要求，本文将重点探讨银行核心业务系统的未来规划与实施路径。

算力是数字时代的核心驱动力，高性能算力成为各行业数字化转型的关键要素，需求不断增长。高性能算力在各行业的应用场景越来越广泛，在金融行业能进行复杂金融模型预测，提高投资准确率，在医疗行业能辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确率，而在互联网行业则能处理海量数据，提升推荐算法精准度……根据《数字中国建设整体布局规划》，到2025年，“数字中国建设要取得重要进展”。数字经济时代，

盘点使用VMware承载的资源覆盖面，将首选的替代方案纳入架构驱动的工作负载位置策略中，尽可能地降低未来对VMware的依赖性，应对博通收购完VMware后可能的业务调整。

鉴于金融业务对连续性的高要求，轻量云平台的监控体系应具备有效预警和主动管理能力。在当前的技术环境下，金融机构在追求核心技术自主可控的同时，也需要考虑平台对主流技术生态的兼容性，以保持技术的开放性和选择的多样性。金融机构应重视建立完善的知识管理体系，并培养兼具金融业务知识和云计算、AI等新技术能力的复合型人才，这是。提供GPU等异构计算资源的灵活调度能力，优化网络和存储以满足AI训练和推理需求，并为

无论是对VMware虚拟化产品感到定价过高的潜在客户，还是对公司被博通收购后的发展方向感到担忧的现有客户，找到合适的基础架构软件来增强组织能力都是当前的首要任务。