TikTok usó una IA para optimizar el Kernel de Linux, ¿habrá distro china?

La IA existe desde hace décadas y se ha investigado constantemente para mejorar los algoritmos y mejorarla. Se llegó a un punto donde la capacidad de los científicos se veía limitada por el hardware de la época, pues los PC eran mucho más lentos. Ahora no tenemos ese problema y se han podido crear IA al nivel de ChatGPT y esto es solo el principio. Cada vez vemos más usos para la IA, pues ahora ByteDance, la empresa que ha creado TikTok,  ha utilizado una IA para optimizar el kernel de Linux.

La inteligencia artificial ha ido avanzando mucho en poco tiempo y estamos en la era de la IA generativa, pudiendo crear contenido de todo tipo. Este tipo de IA logra cumplir con nuestras órdenes siempre que utilice un modelo correctamente entrenado con lo que va a aprender a hacer. Al final una inteligencia artificial depende del contenido creado por los humanos para poder crear algo a un nivel que podamos considerar decente.

ByteDance, creadores de TikTok, han utilizado una IA para optimizar Linux

Las IA generativas son muy útiles, pero no son el único tipo que existe ni todo lo que hay se reduce a ChatGPT y Midjourney. Desde China tenemos a la compañía ByteDance, propietaria y creadora de TikTok, la cual ha anunciado un proyecto bastante interesante y es que probaron a utilizar una IA optimizar Linux. La explicación teórica empieza alrededor de las 2:45 horas del larguísimo video de 8 horas.

Como resumen, podemos decir que se ha empleado la IA para que el kernel de Linux sea más eficiente y tenga un mejor rendimiento en todo tipo de hardware. Eso se ha logrado combinando la inteligencia artificial con el aprendizaje automático consiguiendo una optimización digna o incluso superior a la de un equipo de ingenieros dedicado a Linux.

Han logrado reducir el uso de la memoria en un 30%

Los resultados son impresionantes, ya que gracias a la IA han conseguido reducir el uso de memoria en un 30%. Adicionalmente, también lograron reducir la latencia de red en un 12%. Para lograrlo, han señalado el empleo de algoritmos de ML para explorar este nuevo uso de las IA que no se ha mostrado con anterioridad. Anteriormente, se habían realizado pruebas utilizando inteligencia artificial para hacer más eficientes los drivers de GPU, pero aquí hablamos de trabajar directamente con el sistema operativo en sí.

Utilizando Machine Learning (ML), han conseguido hacer que la IA pueda reconocer los problemas y busque soluciones óptimas, siempre buscando mejorar la eficiencia. Este tipo de tareas se realiza mediante prueba y error, hasta el punto donde obtiene un resultado viable que pueda ser aplicable. También se menciona el uso de DAMON en el proceso, siendo este un subsistema de Linux destinado a monitorizar el acceso a la memoria.

Varios esquemas de DAMON fueron utilizando y se compararon los resultados y rendimiento usando los datos de RSS y MySQL. Combinando DAMON junto al zram (módulo del núcleo de Linux), lograron conseguir ese 30% de reducción de la memoria en el sistema operativo.