Linuxカーネルは依然としてGPUを周辺機器と見なしている――そして、AIサーバー向けOSの再構築
Linuxカーネルには、CPU、RAM、ディスク、ネットワークを割り当てるためのツールが十分に備わっていますが、AIサーバーの中で最も高価なコンポーネントであるGPUについては、ほとんど管理が行われていません。その空白を埋めるのが、cgroup、dmem、sched_ext、DRA、GPUチェックポイント、CXLの階層化、エージェント向けマイクロVM、そしてシークレットコンピューティングです。
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Linuxカーネルには、CPU、RAM、ディスク、ネットワークを割り当てるためのツールが十分に備わっていますが、AIサーバーの中で最も高価なコンポーネントであるGPUについては、ほとんど管理が行われていません。その空白を埋めるのが、cgroup、dmem、sched_ext、DRA、GPUチェックポイント、CXLの階層化、エージェント向けマイクロVM、そしてシークレットコンピューティングです。
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Linuxカーネルには、CPU、RAM、ディスク、ネットワークを割り当てるためのツールが十分に備わっていますが、AIサーバーの中で最も高価なコンポーネントであるGPUについては、ほとんど管理が行われていません。その空白を埋めるのが、cgroup、dmem、sched_ext、DRA、GPUチェックポイント、CXLの階層化、エージェント向けのマイクロVM、そしてシークレットコンピューティングです。
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Apple Siliconの成功は、ある画期的な発明によるものではなく、チップ、OS、コンパイラ、ファウンドリといった一連の技術をすべて掌握したことによるものである。その仕組みと、他社への教訓。
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