Создатель Linux Линус Торвальдс начал активно применять инструменты искусственного интеллекта для модернизации ядра Linux. В рамках экспериментальной ветки «noref-filemap-read-with-llm» своего Git-репозитория разработчик тестирует решения, направленные на устранение критических узких мест в производительности файловой системы. В частности, усилия сосредоточены на исправлении задержек при чтении одного файла в многопоточной среде, вызванных избыточным подсчетом ссылок на страницы.
Технологический прорыв с использованием Claude Code
Согласно техническим деталям проекта, Торвальдс применил ИИ-инструмент Claude Code для написания кода, создания тестовых утилит и подготовки черновиков документации. Основное изменение заключается в реализации механизма чтения кэша страниц без стандартного подсчета ссылок на структуры Folio. Folio в контексте Linux — это обертка над страницами памяти, упрощающая управление ими.
Данная оптимизация потенциально может значительно увеличить скорость работы систем под высокой нагрузкой. Текущий статус работы оценивается как экспериментальный:
- Реализовано чтение кэша без блокировок счетчика ссылок.
- Проведен предварительный аудит кода через нейросеть.
- Подготовлены бенчмарки для оценки прироста скорости.
Анализ безопасности и поиск уязвимостей
Помимо оптимизации производительности, ИИ продемонстрировал высокую эффективность в вопросах кибербезопасности. Торвальдс использовал алгоритмы для анализа библиотеки assoc_array после сообщения об ошибке от исследователя Нильса Олльрогге. Результаты проверки оказались неожиданными для сообщества разработчиков.
ИИ подтвердил первоначальную уязвимость и обнаружил три дополнительные, существовавшие с 2013 года.
Благодаря глубокому анализу кода, нейросеть смогла выявить скрытые баги, которые оставались незамеченными в течение 13 лет. Эти исправления безопасности, наряду с результатами оптимизации многопоточного чтения, готовятся к включению в следующее окно слияния.
На текущий момент окончательное решение об интеграции всех патчей в стабильную версию Linux 7.4 еще не принято. Тем не менее, успешный опыт применения ИИ в таком консервативном и критически важном проекте, как ядро операционной системы, открывает новые перспективы для автоматизации разработки системного ПО. Использование нейросетей позволяет не только ускорять процесс написания кода, но и находить архитектурные огрехи, скрытые от человеческого глаза годами.