新提案探索利用机器学习辅助 Linux 内核行为 ��
- 2026-02-08 12:15:01
新提案探索利用机器学习辅助 Linux 内核行为 ��
新提案探索利用机器学习辅助 Linux 内核行为 🤖
机器学习辅助内核行为提案是由 IBM 工程师 Viacheslav Dubeyko 发起的一项前沿技术构想，旨在建立一套通用的基础设施，使 Linux 内核子系统能够与用户态的机器学习模型进行交互。该提案的核心在于通过引入一个轻量级“机器学习代理”，将内核内部的状态数据和性能指标安全地传递给外部模型，并接收其反馈的优化建议。这一设计在维持内核确定性与稳定性的前提下，试图利用机器学习在处理复杂动态模式方面的优势，为内核的资源调度、内存管理及存储优化提供数据驱动的辅助决策支持。
🔹 明确排除在内核空间直接嵌入机器学习算法或推理引擎，所有复杂的模型训练和推理逻辑均在用户态运行。
🔹 内核子系统将内部状态及性能指标以结构化数据暴露给用户态，由外部模型计算并返回可选的优化建议。
🔹 内核保留完全的控制权与确定性，能够自主决定是应用、测试还是忽略来自用户态模型的建议。
🔹 探索利用 sysfs、字符设备、FUSE 或 eBPF 作为内核与用户态之间高效的数据传输与执行层。
🔹 建立闭环反馈机制，内核会将应用建议后的效率评估结果反馈给用户态，以支持模型的持续迭代与改进。
🔹 强调人类编写的内核逻辑始终是基准，机器学习仅作为建议层，不直接接管内核的核心控制逻辑。
🔹 现已发布初步的验证代码库及 RFC 补丁系列，目前正处于征求内核社区反馈的早期实验阶段。
💭 如果该提案能通过 eBPF 等技术实现落地，Linux 内核或许将从基于固定经验值的调优，进化为能够根据实际负载动态进化的智能系统。
#机器学习 #Linux内核 #Linux
其它金额
赞赏金额
¥
最低赞赏 ¥0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
.
陕西,1小时前,
本文来自网友投稿或网络内容，如有侵犯您的权益请联系我们删除，联系邮箱：wyl860211@qq.com 。
