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社区活动2026-09-22
HAMi Meetup 上海站深度解读（一）：CNCF × PyTorch 的云原生 AI 基座里，HAMi 解决哪一层问题？
模型已经能跑起来，业务却迟迟难以上线。CNCF 中国区总监 Keith Chan 在 HAMi Meetup 上海站的 开场演讲，给出了一套云原生 AI 研发基座的分层协作思路：HAMi 位于调度与资源管理层，承担异构算力共享与管理的角色。理解这一位置，才能判断引入 HAMi 可以解决什么，以及还需要哪些组件配合。
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HAMi Meetup 上海站深度解读（七）：从使用者到共建者，企业为什么需要一个可持续的 HAMi 社区？
企业把开源软件用进生产环境后，关注的问题会逐渐延伸到代码之外：遇到问题能否得到响应？新需求如何进入公共路线？HAMi Meetup 上海站圆桌讨论围绕真实使用、贡献门槛、AI 辅助开发的责任边界与社区知识沉淀展开，提供技术选型之外的另一组判断依据。
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HAMi Meetup 上海站深度解读（二）：GPU 共享之后，HAMi 如何进一步做好隔离、调度与观测？
把一张 GPU 分给多个任务，只是资源共享的开始。密瓜智能联合创始人兼 CTO、HAMi Maintainer 李孟轩在 HAMi Meetup 上海站介绍了 v2.10 的能力进展、DRA 生态适配，以及演讲时公布的 v2.11 规划（Remote GPU、CPU NUMA 对齐）。串起这些变化的主线，是让共享后的算力既能按需分配，也能在运行过程中被约束、观测和诊断。
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HAMi Meetup 上海站深度解读（四）：GPU 性能如何变成推理服务能力？从天数智芯实践看平台分工
GPU 的计算性能不错，用户却仍在等待首个 Token。天数智芯 Infra 研发总监叶成林在 HAMi Meetup 上海站分享国产 GPU 高性能推理部署实践：执行优化、拓扑调度与推理编排之间的分工，以端到端 SLO 为验收标准，以及小模型场景使用 HAMi 共享 GPU 的路径。
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