openFuyao 两大核心项目获得 GitCode G-Star 认证 社区生态迈向成熟

近日，openFuyao 开源社区两大核心项目【openFuyao/ai-inference-integration】与【openFuyao/kubernetes】成功斩获 GitCode 官方 G-Star 项目认证，入选 GitCode G-Star 计划优质项目。此次双项目同步“毕业”，不仅是对 openFuyao 技术实力与社区运营能力的权威认可，更标志着社区已形成“贡献者激励-技术迭代-场景落地”的良性闭环。获得认证的项目将纳入“G-Star Landscape 生态版图”，同时意味着 openFuyao 与 GitCode 达成深度合作，双方将携手为开源软件生态建设注入新活力。

openFuyao/ai-inference-integration 项目毕业认证

openFuyao/kubernetes 项目毕业认证

GitCode G-Star 计划是平台官方推出的针对开源项目成长全流程的孵化扶持体系，已持续培育大批优质项目，为入驻项目提供运营扶持、资金支持、市场推广等全方位资源赋能，助力项目快速形成技术影响力与社区凝聚力。其中“项目毕业”认证核心是对项目运营成熟度的权威认可，要求项目需具备独立开展社区运营、吸纳跨行业外部贡献、汇聚行业伙伴及实现生态自循环的基础能力——认证通过即标志社区已形成“贡献者激励-技术迭代-场景落地”的良性闭环。获得认证的项目将纳入 G-Star Landscape 生态版图，享受平台更高优先级的流量扶持与曝光资源，进一步放大社区的行业影响力。

AI-Inference-Integration：破解 LLM 推理效率瓶颈的云原生方案

创新性提出 LLM 推理服务化加速框架，构建模块化、高性能、开箱即用的端到端分布式架构，依托云原生基础设施极致释放多样化算力。该方案精准聚焦推理场景资源利用率低、生产级部署复杂、云原生适配不足等核心挑战，通过智能动态路由、xPyD 计算动态资源管理调度、分布式 KVCache 等优化三大核心能力，结合多维度智能调度与性能优化技术，有效降低推理延迟（TPOP、TTFT）、提升系统吞吐率，成功打破高并发、长上下文推理场景下的性能与资源利用瓶颈，显著提升多样化算力场景下的效率与可部署性。

基于主流 LLM 推理技术栈生态，该项目打造的五大 K8s 原生高性能可扩展子系统：智能路由系统（Hermes Router），实现动态请求分发与负载均衡，依托多维度感知匹配最优节点； xPyD 动态 PD 分离（PD-Orchestrator），完成计算/显存资源的弹性分配与智能调度；分布式、多级 KVCache 及读写优化（KVCacheX），强化缓存管理效能；端到端易用性子系统（OIF-Deployer），提升部署便捷性；推理场景可观测体系（EagleEye），为服务运行提供监控支撑。

Kubernetes：聚焦核心能力增强的云原生底座升级方案

围绕 Kubernetes 编排调度体系核心，针对云原生场景下的性能瓶颈与资源管理难题，构建了全方位的能力增强体系。在大规模集群调度方面，该项目针对 1.6 万节点级集群场景，通过优化 Pod 批量创建与绑定接口提升调度效率，同时实现 etcd 数据损坏自动修复、kube-controller-manager 故障快速恢复等高可用增强，保障超大集群稳定运行。

在性能与资源优化领域，项目通过 eBPF 技术实现内核态容器管理，彻底消除 shim 进程，显著提升单节点可部署容器数量；针对 NPU、GPU 等 XPU 异构算力，推出虚拟化动态拆分与分配方案，实现异构算力高效利用；基于灵衢超节点架构构建的跨 Pod、跨容器内存共享机制，大幅提升大规模并行计算任务的数据访问效率。此外，项目还完成多项 K8s 核心能力升级，包括全组件证书热更新、容器启动阶段 CPU 资源临时提升（显著缩短 Java 业务 Pod 启动时间）、StatefulSet 负载 PVC 模板声明式扩容等实用功能。

作为聚焦云原生与 AI 基础设施领域的开源力量，openFuyao 已形成以技术创新为核心、社区运营为支撑的发展体系。目前，两大项目已构建完善的技术文档体系与贡献者指南，核心开发团队由多名资深云原生研发工程师组成，社区已吸引来自金融、互联网、运营商等多行业的贡献者参与。未来，openFuyao 将借助 GitCode G-Star 计划的资源优势，持续迭代核心技术方案，完善社区治理与贡献者生态，深化与产业链伙伴的协同创新，推动开源成果向关键行业场景落地，为开源生态的创新繁荣与各行业的智能化转型突破持续贡献核心力量。