FlagOS 开源统一AI系统软件栈登陆 Gitee

AI 芯片市场百花齐放，英伟达、华为昇腾、寒武纪、沐曦、天数智芯等厂商各有优势。但每家芯片厂商都维护着封闭的私有软件栈，开发者切换一款芯片，往往需要重写算子、编译与分布式代码，迁移成本极高，多芯片混合训练与推理难以互通，国产异构算力规模化落地阻力重重，是FlagOS 要解决的核心问题。

FlagOS 是什么？

众智 FlagOS 是由北京智源人工智能研究院牵头，联合清华、北大、中科院计算所，以及 80+ 芯片企业、云厂商、算法软件公司和科研院所共同创立的开源社区 + 统一 AI 系统软件栈。

一套开源统一底层软件，实现「一次开发、跨芯迁移」，是 FlagOS的核心定位。目标是打通「上层 AI 模型 — 中间系统软件 — 底层各类 AI 芯片」三层链路，抹平不同硬件架构差异。

截至 2026 年 3 月，FlagOS 2.0 已兼容 18 家厂商、32 款 AI 芯片，覆盖英伟达、华为昇腾、寒武纪、沐曦、天数智芯、平头哥等主流算力，场景从大模型推理拓展至具身智能与科学计算。

分层解构FlagOS在Gitee上开源的23个项目

FlagOS 社区已在 Gitee 开源 23 个核心项目，覆盖算子、编译、训推、通信、推理引擎、评测迁移、具身智能等环节。

以 FlagGems和 FlagTree为核心，配合底层 LLVM/MLIR 基础设施，实现算子代码一次编写、多芯片生成机器码。

FlagScale 统一训练、推理、强化学习流水线，一套配置即可完成多芯片混合部署；FlagCX 自动探测硬件拓扑，打通跨芯片分布式通信，解决多卡异构集群的通信瓶颈。

围绕 vLLM、TransformerEngine、Megatron-LM 等主流框架提供 FlagOS 插件化分支，让开源大模型训推工具原生支持多芯片调度，无需开发者侵入式修改。

FlagPerf、FlagRelease、KernelGen 及 KernelGenBench 等工具，共同构建从性能度量到模型迁移的完整闭环。

FlagOS-Robo 面向机器人训练推理一体化，支持大脑模型与小脑模型协同；FlagOS-Skills 提供智能体专用技能开发库；triton-cpu 等拓展将 Triton 生态延伸至 CPU 平台，进一步拓宽应用边界。

这 23 个项目统一托管在 Gitee 上，互为依赖、版本协同，共同构成覆盖 “算子开发 → 编译优化 → 分布式训练 → 推理部署 → 跨芯迁移” 的全链路开源底座。

所有核心组件基于 Apache 2.0 开源协议，任何开发者都可以自由使用、修改和贡献，不存在单一厂商绑定。

芯片厂商、云服务商、算法团队、高校科研机构共同共建，打通软硬件上下游闭环。

统一软件层屏蔽硬件架构差异，算法工程师只写一套模型/算子代码，即可在 GPU、DSA、RISC-V、ARM 等各类 AI 加速芯片上高效运行。

AI 算法工程师：一套代码完成多芯片模型训练与推理，无需针对昇腾、寒武纪、英伟达分别适配。

AI 芯片厂商：快速补齐软件栈能力，无需从零开发算子、编译器与分布式框架。

云服务商：统一算力调度底层，实现混合异构算力集群统一运维。

科研院校：基于统一评测基准，低成本开展多芯片大模型、科学计算与机器人研究。

智能体/机器人开发者：一站式完成机器人感知、决策、控制全栈部署。

FlagOS在Gitee上的核心开源项目，打造了「模型-系统-芯片」三层贯通的开放技术生态。访问主页：https://gitee.com/flagos-ai，即可浏览全部 23 个开源项目，Fork、Star、提交 PR，与 Gitee 1400万开发者共同参与开源共建。