Controladora da TikTok usou IA para otimizar o kernel Linux e aumentar o desempenho e eficiência. Uma apresentação técnica da empresa chinesa de tecnologia ByteDance – mais conhecida por criar o TikTok – detalhou como ela usou IA e aprendizado de máquina para fazer o kernel Linux funcionar melhor em qualquer hardware (via TechSpot). ByteDance acredita que no futuro os engenheiros de computação provavelmente terão que contar com IA para otimização do kernel. E com os ganhos alardeados na apresentação, essas afirmações podem estar certas.
ByteDance fez sua apresentação na Linux Plumbers Conference em 14 de novembro – e embora você possa pensar que o desenvolvedor do TikTok está deslocado aqui, você está errado. A apresentação, feita pelo engenheiro da ByteDance, Cong Wang, foi bastante detalhada tanto técnica quanto academicamente (afinal, foi feita para engenheiros de computação).
A essência geral da apresentação: ByteDance usou IA para tornar o kernel Linux (o núcleo do sistema operacional) muito mais eficiente e com melhor desempenho em todos os tipos de hardware. Recentemente, vimos a IA ajudar a tornar os drivers de GPU mais eficientes, mas fazer a mesma coisa no kernel de um sistema operacional é um avanço significativo como um feito técnico.
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Controladora da TikTok usou IA para otimizar o kernel Linux
O fato de essa solução baseada em IA funcionar universalmente é um grande problema, já que muitas vezes são necessárias otimizações específicas de hardware para alcançar um bom desempenho – e isso pode ser um desafio para os desenvolvedores porque há muitas combinações possíveis de componentes.
A apresentação detalhou como as otimizações de IA foram capazes de reduzir o uso de memória em 30% – e isso usando ferramentas Linux existentes, apenas com mais eficiência. A latência da rede também foi melhorada em até 12% com IA que possui conhecimento prévio (o que não seria difícil de obter em um computador usado regularmente).
ByteDance concluiu que a otimização do kernel assistida por IA também poderia ajudar a equilibrar o uso da CPU, usar o cache de forma mais eficaz e até mesmo detectar malware. Ao mesmo tempo, também reconheceu que o aprendizado de máquina e a IA não eram uma solução mágica: os verdadeiros engenheiros humanos aparentemente não serão substituídos por computadores tão cedo para codificar kernels.
