Linux usa il 30% meno memoria grazie all'IA dell'azienda che fa TikTok

La IA "colpisce ancora" e questa volta lo fa direttamente sul kernel di Linux, ottimizzandolo per più hardware.

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a cura di Luca Rocchi

Managing Editor

ByteDance, la rinomata società tecnologica cinese famosa per aver dato vita a TikTok, ha recentemente tenuto una presentazione tecnica durante la Linux Plumbers Conference il 14 novembre. In questo inusuale contesto per un'app come TikTok, l'ingegnere di ByteDance, Cong Wang, ha approfondito con precisione e dettaglio l'utilizzo avanzato di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per ottimizzare il kernel Linux su diversi hardware.

La presentazione ha sottolineato la convinzione di ByteDance che il futuro degli sviluppatori informatici potrebbe dipendere sempre più dall'intelligenza artificiale per raggiungere livelli ottimali di performance del kernel. Nonostante l'apparente incongruenza di un colosso come ByteDance in un contesto dedicato a Linux, la presentazione ha dimostrato il contrario. Wang ha fornito un'analisi tecnica e accademica dettagliata, adatta agli ingegneri informatici interessati al nucleo del sistema operativo.

In sostanza, ByteDance ha utilizzato l'intelligenza artificiale per migliorare significativamente l'efficienza e le prestazioni del kernel Linux su una vasta gamma di hardware. La peculiarità di questa soluzione risiede nella sua universalità, superando la necessità di ottimizzazioni specifiche dell'hardware, spesso una sfida data la vasta varietà di combinazioni possibili di componenti. La presentazione ha enfatizzato come le ottimizzazioni dell'intelligenza artificiale abbiano ridotto l'utilizzo della memoria del 30%, sfruttando in modo più efficiente gli strumenti Linux esistenti. Inoltre, si è registrato un miglioramento della latenza di rete fino al 12%, grazie alla conoscenza pregressa acquisita dall'intelligenza artificiale.

ByteDance ha prospettato che l'ottimizzazione del kernel supportata dall'intelligenza artificiale potrebbe contribuire al bilanciamento dell'utilizzo della CPU, a una più efficiente gestione della cache e persino alla rilevazione di malware. Tuttavia, la società ha riconosciuto che l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale non rappresentano una panacea e che gli ingegneri umani non verranno rimpiazzati poi così presto.