Linux内核要内置机器学习库了？ML-LIB提案可能成功吗？

就在昨天，Linux内核邮件列表（LKML）上出现了一组引发热议的补丁请求（RFC）。来自IBM的Linux内核工程师Viacheslav Dubeyko提交了一份名为“ML-LIB”的提案，正式建议在Linux内核中引入一个通用的机器学习库。

这可能意味着，我们熟悉的Linux内核，即将迎来AI时代的重大变革。

为什么内核需要机器学习？

长期以来，Linux内核中的许多决策——比如进程调度、内存回收、文件系统预读——都依赖于静态的算法和启发式规则。这些规则虽然稳定，但在面对复杂多变的现代负载时，往往显得不够灵活。

Viacheslav Dubeyko在提案中直言不讳地指出，工业界和学术界早就开始尝试用机器学习来优化内核配置和性能，但一直缺乏一个统一的基础设施。目前的痛点非常明显：在内核态运行机器学习模型极其困难。

首先，内核空间通常不支持浮点运算（FPU），而绝大多数现代ML模型都严重依赖浮点数。其次，如果在内核里进行模型训练，巨大的计算开销会直接拖垮系统性能。即使只是进行推理，效率问题也不容忽视。

但尽管困难重重，引入机器学习似乎是内核发展的必经之路。无论是更智能的I/O调度，还是自适应的电源管理，AI模型都能提供比传统算法更优的决策。

ML-LIB 是怎么工作的？

根据LKML披露的信息，这次提交的ML-LIB并不是要在内核里跑一个庞大的PyTorch或TensorFlow。

Dubeyko提出的方案相当务实。该库的设计目标是提供用户空间机器学习模型与内核子系统之间的交互和通信机制。简单来说，复杂的模型训练和繁重的计算依然可以留在用户空间进行，而内核通过某种“代理”机制来利用这些模型的能力。

这一架构试图规避在内核中直接处理浮点运算和大规模计算的风险，同时又能让文件系统或调度器享受到机器学习带来的预测红利。提案中特别提到了长短期记忆网络（LSTM）作为一种潜在的支持对象，这种模型非常适合处理时间序列数据，比如预测磁盘I/O模式。

社区会有什么反应？

虽然这听起来前景诱人，但这组补丁目前还处于“征求意见（RFC）”阶段，距离真正合入主线还有很长的路要走。

Linux内核社区向来以保守著称，尤其是涉及到在内核中引入复杂性时。Linus Torvalds及其他核心维护者对于“AI炒作”通常持谨慎态度。如何在不引入臃肿代码、不破坏系统稳定性的前提下实现这一功能，是ML-LIB面临的最大挑战。

此外，关于浮点运算在内核中的使用限制，一直是内核开发的高压线。如果ML-LIB无法完美解决这一技术禁忌，很可能会遭到激烈的反对。

总结

无论这组补丁最终是否被采纳，它都释放了一个强烈的信号：传统的操作系统内核正在寻求智能化的突破。也许在不久的将来，你的Linux服务器不再是死板地执行预设规则，而是像一个有经验的管家一样，通过学习你的使用习惯来自动优化性能。

感兴趣的读者可以直接查阅LKML邮件列表上的原始讨论。

信息来源：

• • LKML: https://lore.kernel.org/lkml/20260206191136.2609767-1-slava@dubeyko.com/