OS DevConf 2025

OS DevConf 2025 Powered by GigaChat — это место, где встречаются системные разработчики и любители Linux. Ядро Linux, драйверы, виртуализация, eBPF и новейшие технологии — всё это в одном пространстве.

День полного погружения: доклады от практиков, lightning talks и море общения. Здесь можно обсудить безумные гипотезы, найти соратников для проектов и просто поговорить с теми, кто разделяет страсть к системному ПО и open source.

Тематики докладов:

• Core — общие алгоритмы ядра и их оптимизация.
• Scheduling/Power Management — все, что связано с распределением ресурсов процессора и питанием систем: sched, cpufreq, pm, thermal, governors, etc.
• Memory management — управление памятью и её оптимизация.
• Arch — поддержка различных SoC/CPU архитектур в ядре.
• Drivers subsystems — разработка драйверов Linux в различный подсистемах ядра. 
• Network stack + eBPF — сетевой стек, новые возможности eBPF.
• File systems, block layer, data storage — файловые системы, блочный уровень, хранение данных.
• Системные сервисы, библиотеки, другие различные системные компоненты на уровне userspace.
• Построение дистрибутивов (AOSP, Yocto, Buildroot, Ubuntu, Debian и др).
• Kernel Security — безопасность ядра, уязвимости и защиты.
• Kernel Quality — тестирование, профилирование, улучшение качества ядра.
• Virtualization — KVM, QEMU, Xen и другие гипервизоры.
• Hardware simulation — симуляция и эмуляция аппаратуры.
• SoC & Core IP Development — разработка систем-на-кристалле и IP-блоков.
• Embedded Linux & RTOS — встраиваемые системы и real-time ОС.
• Android & AOSP — внутренняя кухня Android и развитие AOSP.
• Linux In Big Servers — Linux в больших серверных и HPC-системах.
• Cutting edge technologies — самые новые и экспериментальные технологии для ядра и системного ПО.
• Rust in system software — использование Rust для низкоуровневой разработки.
• Поддержка нейросетей в компиляторах и ОС — оптимизации на уровне toolchain и ядра.
• Архитектуры ускорителей (GPU, NPU, ASIC) — железо, которое двигает AI.
• Оптимизация AI-моделей «на железе» — JIT, квантование, промежуточные представления (IR).
• Edge vs. серверные кластеры — производительность, масштабирование, энергопотребление.
• AI для разработки ПО — автогенерация кода, CI/CD, интеллектуальный анализ.

Подробности.