리누스 토르발스는 AI를 통해 커널 변경을 생성하는 실험을 진행하고 있습니다.

리누스 토르발스는 커널의 메모리 관리 하위 시스템을 위한 패치 세트를 준비했습니다. Linux페이지 캐시에서 작은 데이터 블록을 읽을 때 폴리오 구조의 참조 카운트(refcount)를 원자적으로 변경하지 않고 최적화하는 기능을 구현했습니다. 커밋 텍스트에 따르면 이 변경 사항, 관련 테스트 및 초안 주석 텍스트는 토르발스의 감독 하에 Claude Code AI 비서가 작성했습니다. 이 변경 사항은 noref-filemap-read-with-llm이라는 별도의 커널 브랜치에 추가되었으며, 메인 브랜치로 백포트될지 아니면 단순히 내부 실험인지 여부는 아직 명확하지 않습니다.

테스트 결과, 패치를 적용한 후 8개 스레드 구성에서 작은 파일 읽기 처리량이 초당 9.9만~10.4만 회에서 30만~33만 회(3배 증가)로, 4개 스레드 구성에서는 초당 8.9만~11.6만 회에서 25만~26만 회(2배 증가)로, 단일 스레드 구성에서는 초당 7.9만~8.1만 회에서 8.8만~8.9만 회로 향상되었습니다. 이러한 성능 향상은 페이지 캐시에 대한 동시 접근으로 인해 스레드 간 캐시 접근 경쟁이 심화되기 때문입니다. 예를 들어, 8개의 스레드가 동시에 16바이트의 데이터를 읽으려고 할 때, 전체 시간의 99.92%는 읽기 작업 자체가 아니라 참조 카운터 접근을 기다리는 데 소요됩니다.

데이터 정확성을 보장하기 위해, 이 패치는 별도의 락을 획득하거나, 참조 카운터를 변경하거나, 중간 버퍼링을 사용하는 대신, RCU(Read-Copy-Update) 메커니즘을 통한 동기화로 지연된 메모리 할당 해제를 활용하는 해결 방법을 사용합니다. 이 방법은 읽기 스레드가 데이터 복사를 완료할 때까지 메모리 페이지가 물리적으로 할당 해제되지 않도록 보장합니다.

출처 : opennet.ru