Viacislav Dubeyko de la compania IBM a lansat în lista de discuții a dezvoltatorilor kernel-ului Linux o discuție despre utilizarea modelelor de învățare automată în kernel, precum și a propus pentru testare un set de patch-uri cu o bibliotecă pentru integrarea modelelor ML în kernel și un exemplu de driver simbolic care folosește biblioteca.
Integrarea modelelor ML în kernel poate fi utilă pentru schimbarea logicii de funcționare a subsistemelor, având în vedere datele procesate, optimizarea performanței și modificarea configurației în funcție de starea internă a sistemelor. Aplicarea învățării automate, capabilă să identifice modele și să facă prognoze fără implementarea manuală a algoritmilor, va simplifica găsirea celei mai eficiente configurații a kernel-ului, având în vedere complexitatea și variabilitatea sarcinilor de lucru moderne, precum și va permite soluționarea unor probleme precum prezicerea defectelor sistemelor de stocare.
Pe lângă motorul pentru executarea modelor, se consideră dezvoltarea unor instrumente de colectare a datelor pentru antrenarea modelului ML, antrenarea directă a modelului și testarea rezultatelor. Deoarece pentru executarea modelului ML sunt necesare operații cu virgulă mobilă, iar în kernel nu este permisă utilizarea directă a FPU, prototipul propus reprezintă un strat pentru interacțiunea din diferitele subsisteme ale kernel-ului cu modelele ML, executate în spațiul utilizatorului, similar cu externalizarea în spațiul utilizatorului a handler-elor SPDK, DPDK și ublk.
Externalizarea execuției și antrenării modelului în spațiul utilizatorului simplifică întreținerea și izolează kernel-ul de problemele din codul de execuție al modelului. În etapa de antrenare, datele despre starea și parametrii kernel-ului pot fi solicitate de handler din spațiul utilizatorului sau transmise de stratul funcționând la nivelul kernel-ului. Pentru a gestiona interacțiunea componentelor în kernel și spațiul utilizatorului se folosește sysfs. Este posibil un antrenament adaptiv al modelului ML, în care subsistemul kernel-ului primește o recomandare de la modelul ML, aplică modificarea recomandată și evaluează eficiența recomandării privind modificarea stării.
Sursa: opennet.ro
