La inteligencia artificial permitirá mantener actualizados los drivers de GPU ATI/AMD Radeon «Legacy» en Linux, optimizando el mantenimiento del código antiguo.

La inteligencia artificial rescata los controladores de GPUs AMD Radeon antiguas en Linux

• La implementación de la IA en el ámbito de la programación está trayendo beneficios directos para quienes poseen tarjetas gráficas AMD veteranas. Actualmente, los desarrolladores están empleando herramientas de inteligencia artificial para optimizar y mantener el código antiguo, lo que permite reducir drásticamente el tiempo de trabajo y asegurar la supervivencia de los drivers «Legacy» en el sistema operativo Linux.

El uso de IA en programación ha comenzado a convertirse en una buena noticia para los usuarios con una GPU antigua de AMD. Y es que los desarrolladores han comenzado a recurrir a la IA para realizar un mantenimiento del código antiguo. Es decir, gracias a la IA se ahorra tanto tiempo que, gracias a ello, estas GPU antiguas seguirán recibiendo soporte incluso dos décadas después de su lanzamiento.

En este caso concreto, el protagonista es el driver AMD R600 Gallium3D, integrado en Mesa 26.2, que da soporte a tarjetas gráficas veteranas de AMD, desde la familia ATI Radeon HD 2000 (lanzada en mayo de 2007) hasta las AMD Radeon HD 6000 (octubre de 2010). El desarrollador Gert Wollny ha enviado una tanda de 59 commits destinados a limpiar y reestructurar partes del código del compilador de shaders del driver r600g, con ayuda de GitHub Copilot.

La IA comienza a usarse para hacer un trabajo de mantenimiento de drivers ATI/AMD que normalmente ya nadie quería hacer

Hay que destacar que hablamos de un soporte básico para las GPU ATI y AMD Radeon más antiguas. No hablamos de que vayan a implementar nuevas funciones o soportar tecnologías actuales. Hablamos de simplemente ofrecer un trabajo de mantenimiento que normalmente nadie quiere hacer. Los ya mencionados AMD R600 Gallium3D siguen siendo útiles para usuarios de Linux que mantienen equipos antiguos, sistemas secundarios, máquinas retro, PCs de bajo coste o configuraciones donde una GPU vieja todavía sirve para escritorio, vídeo básico o juegos antiguos/emulación. Pero mantener este tipo de código es poco atractivo: hay pocos usuarios, poco incentivo comercial y cada vez menos desarrolladores interesados. La IA ayuda a solucionar estos inconvenientes.

El cambio afecta principalmente a Mesa, la pila gráfica que proporciona APIs como OpenGL, Vulkan, EGL, OpenCL o VA-API. Mesa mantiene múltiples drivers de hardware, incluyendo los de AMD Radeon, Intel, NVIDIA, Qualcomm, Broadcom, etc. En otras palabras, no hablamos exactamente de un parche del kernel Linux, sino de la infraestructura gráfica abierta. Esta permite a muchas GPUs funcionar con aceleración 3D en Linux. El driver R600 es especialmente interesante porque pertenece a una etapa previa a la arquitectura GCN de AMD. Mientras las GPUs modernas de AMD se apoyan en RadeonSI para OpenGL y RADV para Vulkan, r600g se encarga de generaciones mucho más antiguas. La propia web de Mesa lista el driver R600 como soporte para Radeon HD 2000, aunque realmente ofrecen soporte hasta las HD 6000.

La tanda de cambios realizadas a la IA pasan por limpiar el código, reorganizar partes del compilador de shaders y reducir deuda técnica. En la práctica, esto puede facilitar futuras correcciones, evitar roturas y hacer que el driver siga siendo mantenible. Es decir, no es una “resurrección milagrosa” de las Radeon HD antiguas, sino una forma de mantenerlas respirando dentro del ecosistema Linux.

Se a abierto una polémica al uso de GitHub Copilot. Y es que la serie de parches indica explícitamente que la refactorización se hizo con ayuda de la IA Copilot en modo automático, y los parches reflejan esa asistencia. La IA puede acelerar trabajos repetitivos, pero también plantea dudas sobre calidad del código, trazabilidad, licencias y responsabilidad. En el ecosistema Linux ya se ha empezado a normalizar una postura pragmática. Y sin la ayuda de Copilot, es muy probable que este programador nunca hubiera actualizado los drivers. Es por ello que el uso de la IA nace porque el resto de programadores han abandonado seguir destinando tiempo y recursos a este soporte ampliado.