统一提供对象、块和文件三种接口的分布式存储平台，适合搭建高可用、可横向扩展的云存储与 Kubernetes 持久化存储底座。
高性能分布式图数据库，专为实时查询场景设计，支持知识图谱等大规模关联数据的存储与毫秒级检索。
微软开源的分布式近似最近邻搜索库，提供高质量向量索引构建、搜索和在线服务工具，专为大规模向量检索场景设计。
一套面向大模型训练的分布式并行框架，把数据、模型、流水线并行和异构训练整合成统一接口，让训练和推理更省显存、更快。
高性能云原生向量数据库，专为大规模向量近似最近邻检索设计，适合搭建以图搜图、语义搜索和 RAG 等应用。
CNCF 出品的分布式追踪平台，采集服务调用链路并做可视化分析，帮你在微服务和 LLM 应用里定位延迟与故障根因。
开源分布式数据库，兼容 MySQL，支持 HTAP 混合负载与全文检索，用一套引擎承载 OLTP、分析和 AI 场景下的高要求业务。
NVIDIA 的大规模 Transformer 训练框架，支持张量并行、流水线并行等模型并行策略，用来在成百上千张 GPU 上高效预训练大语言模型。
Zipkin 是一个分布式追踪系统，用于收集和查看微服务间的调用链路与耗时，帮助定位跨服务延迟和故障。
用 Rust 写的跨平台开源文件管理器，底层是虚拟分布式文件系统，能把多台设备上的文件统一管理，像访问本地一样浏览和整理。
在 Kubernetes 上编排 Ceph、NFS 等分布式存储集群，把块、文件和对象存储以云原生方式提供给容器使用。
面向用户和 AI Agent 的实时分析数据库，支持低延迟 SQL 查询和向量检索，可从 Kafka 实时摄入数据做 OLAP 分析。
开源全栈监控平台，集错误监控、会话回放、日志和分布式追踪于一体，适合自建可观测性体系。
基于 eBPF 的 Kubernetes 原生可观测性平台，无需改代码即可自动采集集群内应用的指标、日志和追踪数据。
开源监控系统与时序数据库，采集指标、配置告警规则并绘图展示，适合搭建从基础设施到 GPU 集群的可观测性平台。
PyTorch 官方的生成式 AI 模型训练平台，提供原生分布式训练组件和可复用的并行策略，帮你在多卡集群上高效训练大模型。
面向大规模数据与机器学习的 AI 搜索平台，支持向量检索、张量计算和推荐排序，适合搭建 RAG 与搜索服务。
基于 Python 的企业级 VPN 服务器，支持 OpenVPN 与 WireGuard 协议，提供 Web 管理界面和集中式用户认证，适合团队搭建自托管远程访问网络。
微软推出的多智能体开发框架，支持 Python 和 .NET，用于构建、编排和部署 AI 智能体及多智能体工作流。
一本面向大模型工程实践的开源手册，系统讲解 GPU 训练、推理、调试、网络与扩展性等落地问题，帮工程师把模型真正跑起来。
面向 LLM 推理服务的高性能 CUDA 内核库，提供注意力、MoE 等算子的 JIT 实现，用来加速 GPU 上的大模型推理。