openUBMC 创新性提出北向自接入概念，重新定义BMC开发与交付模式

在AI大模型浪潮席卷全球的今天，算力已成为驱动创新的核心引擎。然而，支撑这庞大算力的，不仅是高性能的 GPU 和芯片，更是那些默默无闻、却至关重要的底层基础设施。其中，BMC 作为服务器的“第二大脑”，负责硬件监控、远程管理、故障诊断等关键任务，是保障大规模AI集群稳定、高效、智能运行的基石。

2026年4月9-10日，2026 Open AI Infra Summit 在北京举办。 openUBMC 社区技术委员会委员 & iBMC 集群管理软件专家黄晗，在超节点生态分论坛发表《基于 openUBMC 打造超节点硬件智能管理平台》主题演讲，分享开源体系下硬件智能管理最新实践，以标准化方案破解智算集群运维痛点，引发行业广泛关注。

在服务器运维中，当系统宕机、无法启动或网络中断时，串口控制台往往是诊断和恢复的核心途径。传统方式依赖专用客户端软件，部署复杂、跨平台不便，尤其在紧急场景下效率低下。 为此，南京百敖团队基于 openUBMC架构，实现了 Serial Over LAN（SOL）功能的 Web 化迁移： 如下图，在浏览器访问BMC串行接口及系统串行接口：

概要： 在 AI 与大数据时代，海量数据的存储需求催生了高密度存储服务器的蓬勃发展。然而，当一台服务器容纳的硬盘数量从传统的十几块跃升至 60甚至 70 块时，带外管理系统（BMC）便面临着前所未有的并发压力与性能挑战。 如何让 BMC 在如此庞大的硬件规模下依然保持高效、稳定、流畅的管理体验，成为产品化落地的关键一环。本文将分享我们基于 openUBMC 与社区协作，成功实现高密存储型服务器产品化的实践经验。

在服务器硬件生态飞速发展的今天，BMC（基板管理控制器）作为硬件远程管控的核心中枢，其部件适配效率直接关乎产品的上市节奏与市场竞争力。长期以来，部件厂商在传统 BMC 适配模式下，饱受部件繁杂、软件栈碎片化、协议标准不一、调试手段缺失等痛点困扰。

当前，我们在 openUBMC 中构建了故障预测的完善体系，包含内存、硬盘、光模块、链路的故障预测与诊断技术，进行智能运维决策。

传统数据中心由hypervisor虚拟化层对硬件资源进行池化，单台设备故障可通过VM虚机快速倒换避免业务中断。AI/HPC大规模并行计算场景，单设备故障会导致集群单次计算无法完成，进而导致整集群训练中断，硬件可靠性是影响系统可用度的重要因素。大模型训练中常用的办法是通过断点续训机制快速重拉业务，这仍是一种事后补救办法，无法避免整集群业务中断。通过AI故障预测提前识别硬件失效风险并无感容错是业界重要的技术研究方向，本文重点介绍基于BMC的AI故障预测系统构筑，以及如何与芯片RAS、业务结合提升集群系统可用度。

人工智能的持续发展同时驱动了智算和通算基础设施的显著变革，超节点架构成为算力的新形态，到2026年仍在持续普及应用。在此背景下，超节点的大规模硬件资源管理成为新的挑战。openUBMC基于先进的微组件架构，天然适应超节点时代的管理需求。