人工智慧檢測瓶頸，可能加速 Linux 編譯達 70%

一位 Linux 核心開發者利用語言模型來定位編譯中的瓶頸。雖然這個工具產生的代碼被他形容為可怕，但經過人工審查後，成功準備了 23 個補丁，對完整編譯的改進達到 36%，對增量編譯則達到 70%。

• 洛倫佐·斯托克斯（Lorenzo Stoakes）發布了一系列 23 個補丁，以顯著加速 Linux 核心的編譯。
• 這項工作針對 Kbuild、kallsyms、modpost、objtool、mksysmap 以及 Rust 編譯系統中的單線程任務。
• 測試報告顯示，完整編譯的改進達到 36%，增量編譯則達到 70%。

一項由人工智慧輔助的研究

一位資深的 Linux 核心開發者使用大型語言模型來定位減緩編譯過程的障礙。結果是一系列 23 個補丁，根據描述的測試，這些補丁可能顯著加速不同類型的編譯，儘管在納入主核心之前仍需通過審查過程。

洛倫佐·斯托克斯於 2026 年 9 月 8 日發布了這項提案，目標明確：減少系統在單線程任務上停滯的時間。這個想法並不是用人工智慧取代開發者，而是利用它來檢查過程，找出等待點並建議可以進行技術審核的修改。

然而，這個工具並沒有提供可以直接納入項目的結果。斯托克斯解釋說，該模型生成了大量代碼，其中相當一部分被他形容為可怕，因此他不得不廣泛地審查和重寫他的提案，才將其轉化為一系列一致的補丁。

這位開發者還指出，該模型幫助協調編譯執行、測試、除錯和分析。儘管如此，他表示仍手動檢查了編譯和運行中的核心的正確性，並親自驗證了性能改進。

單線程任務的問題

核心編譯結合了多個階段，可以在不同的處理器核心上執行，但某些任務仍然限於單線程，並造成等待點。當一個階段比另一個階段早結束時，並不總是能充分利用可用資源，因此總速度受到較少平行化的部分的限制。

斯托克斯的補丁試圖更好地分配這些操作，以便更多的工作能夠同時進行。這種方法影響了構建系統的組件，如 Kbuild、kallsyms、modpost、objtool 和 mksysmap，以及用於在核心中編譯 Rust 代碼的系統。

Kbuild 協調了大部分的構建過程，而其他工具則生成信息、驗證對象或準備最終結果所需的元素。該提案旨在使這些功能更高效地運作，並減少一個階段等待另一個完成順序操作的間隔。

這系列的範圍也顯示，檢測瓶頸可能比優化單一工具更為重要。在多個相連階段的小幅改進可能會在總時間上產生可觀的節省，尤其是在系統在開發和測試期間頻繁重新編譯核心的情況下。

不同編譯中報告的改進

根據對所有模組啟用的核心編譯的結果，所需時間大約減少了 36%。這項測量代表了系列中最廣泛的情境，因為它包括大量組件，並允許觀察當過程必須構建一個廣泛配置時優化的表現。

增量編譯僅重建最近變更影響的部分，可能會受益更多。在這種情況下，提到的測試報告顯示改善高達 70%，這對於重複修改代碼、編譯、測試和重新調整的開發者來說是一個重要的差異。

這些數字並不代表對每台設備或每個核心配置的普遍承諾，而提案本身包括不同情境的基準結果。其主要價值在於顯示單線程的瓶頸仍然提供了改善編譯體驗的重要空間。

人工審核與後續步驟

Stoakes 在每次提交的標籤中留下了模型參與的證據，標記為 Assisted-by。他還指出，他對確認消息、介紹信和評論進行了大量編輯，這是必要的工作，以便其他維護者能夠理解技術決策並評估其後果。

這種監督在 Linux 核心這樣的項目中特別重要，因為性能變更不能僅通過編譯時間來評估。補丁必須保持系統的正確性，避免在不常見的配置中出現錯誤，並保持最終在設備和伺服器上執行的代碼的穩定性。

這一經驗揭示了在軟體工程中使用語言模型的已知緊張關係：它們可以快速探索替代方案並檢測難以手動審查的模式，但其輸出可能包含錯誤、結構不良或不符合項目標準的決策。在這種情況下，AI 的實用性體現在研究和分析中，而最終的驗證仍然由人類負責。

該信息由 Phoronix 報導，該媒體收集了 Stoakes 的發布和補丁系列的結果。下一步將是社區和相關維護者的技術審查，之後該工作可能會進入主核心，並加速不同設備和配置的編譯。

目前，這些數字應被解讀為一項正在審查的提案的結果，而不是對所有 Linux 發行版已可用的改進。如果補丁在不引入修正問題的情況下保持其優勢，則可能將核心開發中最重複的任務之一轉變為一個顯著不那麼緩慢的過程。

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