리눅스 커널에 AI 지원 패치를 게시한 리누스 토르발즈, 합성 테스트에서 23배 성능 향상

AI를 활용한 리눅스 커널 기여에 대한 입장을 몇 차례 수정한 후, 리누스 토르발즈가 직접 첫 LLM(대규모 언어 모델) 지원 패치를 게시했습니다. 이 개발 브랜치는 여러 CPU가 같은 파일을 읽을 때 발생할 수 있는 대규모 캐시 경합 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이는 공유 라이브러리, 데이터베이스, 웹 서버 등을 사용할 때 발생할 수 있는 시나리오입니다. 몇몇 개발자들이 지난 몇 년 동안 이 문제 해결을 위해 시도했지만, 모두 결과가 다양했고 포괄적인 해결책이라고 할 만한 것은 없었습니다.

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Microsoft data center in Mount Pleasant, Wisconsin

(Image credit: Microsoft)

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데이터 센터 CPU 수요가 급증했으며, 그 원인은 AI 에이전트 때문입니다 [https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/demand-for-data-center-cpus-has-surged-and-ai-agents-are-responsible-why-the-cpu-to-gpu-ratio-is-more-important-than-ever-for-hyperscalers?utm_source=edit-links&utm_medium=boxout&utm_term=datacenter]

Torvalds는 2024년 초에 문제 해결을 위한 자체 초안을 게시했으며 [https://lore.kernel.org/all/CAHk-=wjOogaW0yLoUqQ0WfQ=etPA4cOFLy56VYCnHVU_DOMLrg@mail.gmail.com] 이래로 자신의 노트북에서 이를 사용해 왔습니다. 그러나 그는 최근 [https://lwn.net/ml/all/CAHk-=wjLjgfwgSZ1RDk4YdNFcV0ntosMO5AmBoHD76Zb3HFY7Q@mail.gmail.com] 과감한 결정을 내리고 "LLM(대규모 언어 모델)을 사용하여 실제로 이 문제를 해결해 보겠다"고 결정했습니다. 그는 현재 개발 브랜치에 자신의 솔루션을 게시했으며, 전용 합성 벤치마크(synthetic benchmark)에서 23배의 성능 향상을 확인했다고 주장하지만, 실제 현실 세계에서의 영향은 "실제 부하가 없기 때문에" 이 수치보다 훨씬 적을 것이라고 언급했습니다. 추측컨대, 이러한 개선점은 데스크톱 머신보다는 서버 워크로드에 훨씬 더 많은 이점을 줄 것입니다.

시간이 지나면서 Torvalds는 리눅스 커널 코드 검토라는 통제되고 리뷰가 많은 환경 내에서 LLM 툴링(tooling)에 대해 전반적으로 친(pro)-AI 입장을 취해 왔습니다. 지난 7월, 그는 AI를 싫어하는 사람들에게 "단호하게 경고할 의향이 있다"고 밝히며, 커널 팀이 사용하는 자동화된 코드 검토 도구가 인간보다 우수하며 애초에 제출되어서는 안 될 기본적인 프로그래밍 실수를 잡아냈다고 지적했습니다.

팀은 패치 작성자가 코드를 생성할 때 AI 도구를 사용했음을 공개하도록 요구하는 정책마저 변경하고 있습니다. Torvalds는 다시 한번 단호한 입장을 취하며, 사용자들은 LLM을 컴파일러나 편집기와 같은 또 다른 도구로 취급해야 한다고 강조했습니다. 그의 관점에서 볼 때, 그는 단순히 "사람들이 최선을 다하고 [...] 자신이 무엇을 하는지 이해하기를" 기대할 뿐입니다.

일부 사람들은 전 세계적으로 LLM을 제대로 활용하는 데 Torvalds와 그에 따른 커널 유지 관리자들보다 더 적합한 사람이 거의 없다고 말할지도 모릅니다. 숙련된 마스터 프로그래머가 LLM을 사용하여 지루한 부분을 가속화하는 것과, 신용카드를 가진 초보자가 "Claude야, 리눅스를 더 빠르게 만들어 줘, 실수 없이"라고 요청하는 것 사이에는 완전히 다른 차원의 영역이 존재합니다.

하지만 모든 것이 장밋빛인 것은 아닙니다. AI 에이전트들이 일반적인 보안 결함 패턴을 인식하는 데 능숙해지면서, 리눅스 보안 메일링 리스트는 올해 초에 "관리 불가능"하게 되었습니다. 리눅스는 [릴리스당 약 2,000개]의 놀라울 정도로 빠른 속도로 CVE를 수정하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 팀은 설치 기반이 미미함에도 불구하고 수많은 보안 보고서의 대상이 되는 경우가 많기 때문에 구형 하드웨어 드라이버를 폐기하도록 강요받고 있습니다.