字节跳动介绍使用AI优化Linux内核成果
2023年11月23日 12:27 ZOL中关村在线
近日，据zdnet报道，字节跳动在Linux Plumbers Conference上展示了利用AI优化Linux内核的成果。他们声称使用了贝叶斯优化等机器学习算法，成功将Linux内核的内存使用量降低了30%，同时在NGINX服务器上的HTTP网络延迟也减少了12%。

他们还表示，基于AI的Linux内核优化可以帮助平衡CPU使用率，更有效地利用缓存，并检测内核中存在的各种漏洞。

然而，尽管取得了显著进展，但字节跳动相关团队同时也指出，在当前阶段机器学习和AI还没有达到万能的程度。他们预计需要一段时间才能取代Linux内核工程师。

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这是啥原理？就来回配置下内核参数？还是自己写内核代码？
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FROM 43.198.116.*

有可能就是回归，比如100台机器用A组参数，另100台用B组参数，另一100台用C组参数……，依此类推。
根据结果不停地优化参数，目标为不掉包，延迟小，吞吐高。
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FROM 61.149.219.*

感觉这个猜测很好。
【 在 newre 的大作中提到: 】
: 能这么大比例的优化，猜测是用ai 统计了应用场景与内存分配的关联，通过特殊接口或特定关联，做了某种标记，可以提前释放内存，降低使用量，加快流转。并且针对内存申请，做了优化，减少频次，并优化sendfile. 一类的方法，增大缓冲命中率，减少io。
: #发自zSMTH@如有雷同 纯属巧合
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FROM 112.47.70.*

这个真不一定。ai技术可以统计分析场景，针对实际场景的优化，与编译优化并不矛盾

【 在 cut188 的大作中提到: 】
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: 稍微懂点的都知道，程序优化有好多方法，因目标不同而使用。是以减少内存消耗为目标，还是以最佳速度为目标，会有不同结果。那这个文到底是在保证速度的前提下，还是单纯以解约内存的前提下做的？别胡乱挂幌子。AI这种东西与内存优化或者编译优化天然就是矛盾的。驴唇不对马嘴。
: 【 在 gpmn 的大作中提到: 】
: : 字节跳动介绍使用AI优化Linux内核成果
: : 2023年11月23日 12:27 ZOL中关村在线

#发自zSMTH@如有雷同 纯属巧合
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FROM 123.122.161.*