计划Oracle Linux系统的目的,部署配置和软件要求对于最大程度地减少攻击向量至关重要。在部署的设计阶段,您可以卸载或禁用在特定配置或部署方案中不需要或使用的任何组件和服务,包括任何外围功能或组件。由于部署要求会随着时间的流逝而变化,因此您还需要进程来卸载并禁用在特定配置或部署方案中不需要或使用的任何功能。您还可以考虑使用最小安装基础环境,该安装基础环境仅在默认情况下安装OS的基本组件。如果您使用的是Kickstart配置文件来安装Oracle Linux,则最小安装包括@Base和@Core软件包。
建筑特定的Python Wheels建立在RHEL 9新近粘附在上游体系结构命名上,该架构允许客户在RHEL 9上构建其Python Wheels并将其安装在非RHEL系统上。python车轮构建的RHEL先前版本与以后版本兼容,可以安装在RHEL9。请注意,这仅影响包含为每个体系结构构建的Python扩展的车轮,而不是带有纯Python代码的Python Wheels,这不是特定于体系结构的。
FastA文件格式是生物信息学领域中广泛使用的文件格式。它是基于文本的,用于储存核苷酸(DNA或RNA)和氨基酸(蛋白质)序列数据。Fasta格式的起源是由于David J. Lipman和William R. Pearson在1980年后期销售的同源软件包所致。该软件是第一个广泛使用的数据库相似性搜索工具之一。它旨在快速比较DNA或蛋白质序列来搜索相似性和差异,而FastA格式用于存储和交换输入序列。如果您使用有限的资源或需要更简单的方法,则仍然可以使用该程序。它的简单性允许使用文本处理工具和脚本语言(例如Bash,R和Python)轻松操纵和分析序列。它是在基因组学,蛋白质组学和进化生物学等领域的研究中的重要工具,因为它提供了一种方便的方式来存储,共享和分析大量序列数据。自开发以来,FastA格式已成为生物信息学界广泛使用的标准,并已在许多其他软件程序和数据库中实施。一些软件程序和数据库的一些示例,这些程序支持Fasta文件包括:
摘要在本文中,我们创建了基于Linux内核的Cyclone V SOC FPGA平台的嵌入式操作系统的分布。比较了著名的开源工具用于创建嵌入式操作系统的工具。使用自定义脚本和简化的管道进行了嵌入式OS合成的逐步示例,从而增加了目标系统的适应性。展示了添加面向硬件的工具以进行SOC和FPGA之间交互的可能性。这使得可以使用远程访问创建广泛的硬件应用程序。所提出的方法也与供应商无关,可以应用于其他FPGA SOC。最终系统虽然在Yocto的资源需求方面没有显着差异,但更适合适应性,可以在必要时移植到Yocto基础上。这使我们能够充分利用完整的自定义方法,确保开发效率,对变化的响应能力和系统资源需求之间的最佳平衡。
人工智能 (AI) 是一种变革力量,正在重塑企业运营、创新和相互竞争的方式。自 ChatGPT 发布一年多以来,AI 已经吸引了个人和企业的注意力,以展示这项技术可以释放的巨大潜力和力量。IBM 2023 年全球 AI 采用指数显示,“42% 的大型组织 IT 专业人员报告称他们已经积极部署 AI,另有 40% 的人正在积极探索使用该技术。此外,59% 部署或探索 AI 的 IT 专业人员表示,他们的公司在过去 24 个月内加快了对 AI 的投资或推出。” 1 随着组织在技术和业务之间的复杂性中前行,很明显 AI 的采用不仅仅是一种趋势。这是在任何行业保持竞争力的必要战略举措。
Oracle完全致力于多样性和包容性。Oracle尊重和价值观拥有多种劳动力,从而增加了思想领导和创新。作为我们建立一种更具包容性文化的计划的一部分,对员工,客户和合作伙伴产生积极影响,我们正在努力从产品和文档中删除不敏感的术语。我们还必须注意与客户现有技术保持兼容性的必要性,并需要确保服务连续性随着Oracle的产品和行业标准的发展而需要。由于这些技术限制,我们消除不敏感术语的努力正在进行中,并且需要时间和外部合作。
Oracle Linux是一个高度安全且优化的操作环境,用于在分布式和多云环境中开发和部署应用程序。除了运送具有安全默认设备的操作系统(OS)外,Oracle Linux还提供虚拟化,管理,自动化和云本机计算工具,所有这些工具均以安全优先的方法开发。Oracle自己的业务运营,产品开发和公共云,Oracle Cloud Infrastructure(OCI),所有这些都在Oracle Linux上运行。 Oracle为客户提供相同的Linux,包括详尽的测试,绩效改进和可靠性调谐,并在大型足迹上进行。 这是成千上万客户在关键业务环境中自信部署Oracle Linux的关键原因。Oracle自己的业务运营,产品开发和公共云,Oracle Cloud Infrastructure(OCI),所有这些都在Oracle Linux上运行。Oracle为客户提供相同的Linux,包括详尽的测试,绩效改进和可靠性调谐,并在大型足迹上进行。这是成千上万客户在关键业务环境中自信部署Oracle Linux的关键原因。
Table 8: Security Objectives for the TOE (PP_OS_V4.3) ............................................................. 13 Table 9: Security Objectives for the Operational Environment (PP_OS_V4.3) ............................ 14 Table 10: Security Objectives Rationale ....................................................................................... 14 Table 11: Summary of SFRs ......................................................................................................... 16 Table 12: SSH Auditable Events ................................................................................................... 19 Table 13: Management Functions ................................................................................................. 27 Table 14: Assurance Requirements ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ...................................................................................................................................................................................... 46
With VPP IPsec running on a single 3rd Gen Intel® Xeon® Scalable processor core, one can achieve 31 Gbps throughput for a single Security Association for tunnel IPsec with AES- GCM-128 cryptography algorithm (IPSec IPv4 Routing, 2023 1 ), over six times of what can be achieved with Linux Kernel based IPsec.对于第四代英特尔®Xeon®处理器,系统性能甚至可以达到1.89 terabit no Drop速率(NDR)IPSEC隧道吞吐量,单个处理器包中有40个CPU核心,相当于每CPU CORE 2的近50 GBPS。具有如此高的吞吐量优势,从内核IPSEC切换到FD.IO VPP IPSEC是一个明显的解决方案。但是,这也带来了要解决的新问题。IPSEC依赖于有安全的方法来在两个端点之间设置SAS。处理SA设置的协议是Internet密钥交换(IKE)。fd.io vpp ipsec包含一个成熟的,性能和广泛使用的IPSEC实现,但它是不准备生产的不完整的IKEV2实现。
• 英特尔 ® 针对 PyTorch* 的优化:英特尔 ® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 包含在 PyTorch 中,作为深度学习的默认数学内核库。 • 英特尔 ® 针对 PyTorch 的扩展:英特尔 ® 针对 PyTorch* 的扩展通过最新特性和优化扩展了 PyTorch* 功能,从而在英特尔硬件上进一步提升性能。 • 英特尔 ® 针对 TensorFlow* 的优化:此版本将 oneDNN 中的基元集成到 TensorFlow 运行时中,以加速性能。 • 英特尔 ® 针对 TensorFlow 的扩展:英特尔 ® 针对 TensorFlow* 的扩展是基于 TensorFlow PluggableDevice 接口的异构高性能深度学习扩展插件。此扩展插件将英特尔 XPU(GPU、CPU 等)设备带入 TensorFlow 开源社区,以加速 AI 工作负载。 • 英特尔 ® 针对 Python* 的分发版:开箱即用,获得更快的 Python 应用程序性能,几乎不需要更改代码。此发行版与英特尔 ® oneAPI 数学核心函数库和英特尔 ® oneAPI 数据分析库等英特尔 ® 性能库集成。 • 英特尔 ® Modin* 发行版(仅通过 Anaconda 提供),您可以使用这个智能的分布式数据框库(其 API 与 pandas 相同)在多节点之间无缝扩展预处理。只有通过使用 Conda* 软件包管理器安装英特尔 ® 人工智能分析工具包才能使用此发行版。 • 英特尔 ® Neural Compressor:在流行的深度学习框架(如 TensorFlow*、PyTorch*、MXNet* 和 ONNX*(开放神经网络交换)运行时)上快速部署低精度推理解决方案。 • 英特尔 ® Scikit-learn* 扩展:使用英特尔 ® oneAPI 数据分析库(oneDAL)无缝加速您的 Scikit-learn 应用程序。