Vyacheslav Dubeyko from IBM initiated a discussion in the Linux kernel developers mailing list about using machine learning models within the kernel. He also proposed a set of patches for testing that includes a library for integrating ML models into the kernel and an example of a symbolic driver using the library.
Integrating ML models into the kernel can be beneficial for altering the logic of subsystems based on the processed data, optimizing performance, and adjusting configurations according to the internal state of the systems. The application of machine learning, which can identify patterns and make predictions without manual algorithm implementation, will simplify the selection of the most effective kernel configuration considering the complexity and variability of modern workloads, as well as addressing issues like predicting failures in storage systems.
Përveç motorit për ekzekutimin e modeleve, po shqyrtohet zhvillimi i mjeteve për mbledhjen e të dhënave për trajnimin e modeleve ML, trajnimin e drejtpërdrejtë të modelit dhe testimin e rezultateve. Duke qenë se për ekzekutimin e një modeli ML kërkohen operacione me numra me presje fluturuese, dhe në bërthamë nuk lejohet përdorimi i drejtpërdrejtë të FPU, prototipi i propozuar përbën një shtresë për qasjen nga nën-sistemet e ndryshme të bërthamës për në modelet ML, të cilat ekzekutohen në hapësirën e përdoruesit, ngjashëm me nxjerrjen në hapësirën e përdoruesit të trajtuesve SPDK, DPDK dhe ublk.
DĂ«rgimi i ekzekutimit dhe trajnimet e modelit nĂ« hapĂ«sirĂ«n e pĂ«rdoruesit e thjeshton mbĂ«shtetje dhe izolon bĂ«rthamĂ«n nga problemet nĂ« kodin e ekzekutimit tĂ« modelit. GjatĂ« fazĂ«s sĂ« trajnimit, tĂ« dhĂ«nat mbi gjendjen dhe parametrat e bĂ«rthamĂ«s mund tĂ« merren nga pĂ«rpunuesi nga hapĂ«sira e pĂ«rdoruesit, si dhe tĂ« dĂ«rgohen pĂ«rmes njĂ« niveli qĂ« ekzekutohet nĂ« nivelin e bĂ«rthamĂ«s. PĂ«r tĂ« menaxhuar ndĂ«rveprimin e komponentĂ«ve nĂ« bĂ«rthamĂ« dhe hapĂ«sirĂ«n e pĂ«rdoruesit, aplikohet sysfs. ĂshtĂ« e mundur tĂ« bĂ«het trajnimi adaptiv i modelit ML, ku nĂ«n-sistemi i bĂ«rthamĂ«s merr rekomandimin nga modeli ML, aplikon ndryshimin e rekomanduar dhe e vlerĂ«son efikasitetin e rekomandimit pĂ«r ndryshimin e gjendjes.
Burimi: opennet.ru
