Vjaçeslav Dubeiko nga kompania IBM nisi një diskutim në listën e shpërndarjes së zhvilluesve të bërthamës Linux për përdorimin e modeleve të mësimit të makinës në bërthamë, si dhe ofroi për testim një grup patch-e me një bibliotekë për integrimin e modeleve ML në bërthamë dhe një shembull të një drejtuese simbolike që përdor bibliotekën.
Integrimi i modeleve ML në bërthamë mund të jetë i dobishëm për të ndryshuar logjikën e funksionimit të nën-sistemeve në përputhje me të dhënat e përpunuara, optimizimin e funksionimit dhe ndryshimin e konfiguracionit në përputhje me gjendjen e brendshme të sistemeve. Përdorimi i mësimit të makinës, i cili është në gjendje të zbulojë model dhe të krijojë parashikime pa implementimin manual të algoritmeve, do ta thjeshtojë përzgjedhjen e konfiguracionit më efektiv të bërthamës duke pasur parasysh kompleksitetin dhe ndryshueshmërinë e ngarkesave moderne, si dhe do të lejojë zgjidhjen e problemeve të tilla si parashikimi i dështimeve të sistemeve të ruajtjes.
Përveç motorit për ekzekutimin e modeleve, po shqyrtohet zhvillimi i mjeteve për mbledhjen e të dhënave për trajnimet e modeleve ML, trajtimin e drejtpërdrejtë të modelit dhe testimin e rezultateve. Duke qenë se për ekzekutimin e modelit ML kërkohen operacione me pikë fluturuese, dhe në bërthamë nuk lejohet përdorimi direkt i FPU-së, prototipi i propozuar përfaqëson një shtresë për qasjen nga nën-sistemet e ndryshme të bërthamës në modelet ML që ekzekutohen në hapësirën përdoruese, në përputhje me nxjerrjen në hapësirën përdoruese të përpunuesve SPDK, DPDK dhe ublk.
Nxjerrja e ekzekutimit dhe trajnimit tĂ« modelit nĂ« hapĂ«sirĂ«n pĂ«rdoruese thjeshton mbĂ«shtetjen dhe izolon bĂ«rthamĂ«n nga problemet nĂ« kodin e ekzekutimit tĂ« modelit. NĂ« fazĂ«n e trajtimit, tĂ« dhĂ«nat mbi gjendjen dhe parametrat e bĂ«rthamĂ«s mund tĂ« kĂ«rkohen nga pĂ«rpunuesi nĂ« hapĂ«sirĂ«n pĂ«rdoruese, ose tĂ« kalohen nga shtresa qĂ« ekzekutohet nĂ« nivelin e bĂ«rthamĂ«s. PĂ«r menaxhimin e ndĂ«rveprimit mes komponentĂ«ve nĂ« bĂ«rthamĂ« dhe hapĂ«sirĂ«n pĂ«rdoruese pĂ«rdoret sysfs. ĂshtĂ« e mundur njĂ« trajnim adaptiv i modelit ML, ku nĂ«n-sistemi i bĂ«rthamĂ«s merr rekomandime nga modeli ML, aplikon ndryshimin e rekomanduar dhe vlerĂ«son efektivitetin e rekomandimit pĂ«r ndryshimin e gjendjes.
Burimi: opennet.ru
