La IA está optimizando la compilación del kernel de Linux, reduciendo drásticamente los tiempos de espera hasta alcanzar potencialmente los 10 segundos.

• La inteligencia artificial está transformando el desarrollo de software, logrando que la compilación del kernel de Linux se reduzca a apenas 10 segundos. Esto significa que el tiempo de espera, que tradicionalmente permitía tomar un descanso, está desapareciendo gracias a la optimización impulsada por la IA.

Durante años, compilar el kernel de Linux ha sido una de esas tediosas tareas que servían para levantarse un poco, tomar un café, charlar o darse una vuelta para despejarse. Esto se ha acabado. En los PC más rápidos, compilar una versión limpia del kernel puede hacerse en unos 15 segundos y la barrera de los 10 segundos ya empieza a estar a la vista.

A modo de contexto, y de forma simple, compilar el kernel significa coger todo el código de Linux y convertirlo en algo que el ordenador pueda utilizar. Teniendo en cuenta que el kernel está formado por millones de líneas de código y muchísimos archivos, es un proceso pesado.

Lo curioso es que no todo se debe a que los procesadores sean cada vez más potentes. También se está trabajando en el propio sistema que utiliza Linux para compilar su kernel. Y aquí entra la inteligencia artificial, que es la encargada de echar una mano a los desarrolladores para encontrar formas de hacer este proceso más rápido.

Michael Larabel, de Phoronix, lleva muchos años utilizando la compilación del kernel como una prueba para medir el rendimiento de los ordenadores. Y la conclusión a la que ha llegado es que la época de irte a por un café mientras compilas Linux se está acabando.

De hecho, algunos de los cambios que se han hecho han conseguido mejorar el tiempo de este proceso incluso en procesadores que no son los más potentes del mercado. Así que no hablamos solamente de ordenadores caros y con especificaciones de la NASA.

Y todo esto parece gracias a la IA. Pero no porque esta se esté encargando del trabajo, sino porque está ayudando a los desarrolladores a mejorar los procesos.

Uno de estos trabajos ha estado dirigido por Lorenzo Stoakes, desarrollador del kernel, que ha participado en cambios para que el proceso de compilación sea más rápido. Para ello también se han utilizado modelos de IA como ayuda para encontrar problemas y potenciales mejoras.

¿Cuándo verás un kernel de Linux compilado en 10 segundos?

Desde luego, llegar a los 10 segundos no depende de una sola cosa. Hace falta que los procesadores sean aún mejores, que los discos SSD sean cada vez más rápidos y, además, que el propio Linux siga haciendo más eficiente su sistema de compilación.

Ahí es donde entran procesadores como los futuros Zen 6 y los nuevos SSD con PCIe 6.0. Sobre el papel, ambos pueden echar una mano a recortar todavía más el tiempo que se necesita para terminar una compilación al completo.

Pero tampoco significa que cualquier ordenador vaya a hacerlo en 10 segundos. Estamos hablando de equipos muy potentes y de una prueba concreta. Un PC normal seguirá tardando más, como es lógico.

La IA acelera Linux, pero no como este programador esperaba

Lo cierto es que, quizá para mejorar el proceso de compilación, la IA sea de gran ayuda. Sin embargo, para este programador, esta tecnología se está convirtiendo más en un retraso que en una mano derecha.

Lorenzo Stoakes, ingeniero de ARM y desarrollador de Linux, ha publicado 23 parches que sirven para acelerar la compilación del kernel. En determinadas configuraciones, compilar Linux puede llegar a ser hasta un 36% más rápido, mientras que algunas compilaciones mejoran hasta un 70%.

Lo curioso de todo esto es que usó un modelo de lenguaje para encontrar fácilmente los puntos en los que la compilación estaba perdiendo más tiempo y para buscar posibles soluciones. La IA hizo gran parte del trabajo, pero no siempre como se esperaba.

El propio desarrollador explica que generó "mucho código, gran parte de él horrible", y que tuvo que revisar y reescribir una cantidad importante.

Le tocó auditar una gran cantidad del código generado, reescribir partes y revisar uno por uno que los cambios fueran correctos. También cambió los mensajes de los commits, la documentación de los parches y los comentarios.

Es decir, la IA funcionó, en este caso, más como una herramienta de investigación y de apoyo al desarrollo que como un programador capaz de entregar 23 parches listos para meterlos en el kernel.

Por supuesto, la magia de esta tecnología es que fue útil para buscar problemas que quizá habrían requerido muchísimo tiempo de análisis manual, generar posibles soluciones y automatizar parte de las pruebas. Pero después hizo falta un desarrollador con experiencia para decidir qué servía de todo eso.