От ядра до облака: как Linux обеспечивает работу всего мирового ИИ

Современный искусственный интеллект невозможен без Linux. От гипермасштабируемых кластеров для обучения моделей до периферийных устройств вывода — весь стек технологий опирается на операционные системы GNU/Linux. Ключевые фреймворки машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch и scikit-learn, изначально разрабатывались и оптимизировались именно в среде Linux. Экосистема инструментов, таких как Docker, Kubernetes, Jupyter и Anaconda, также ориентирована на данную ОС.

Платформы вроде OpenAI, Copilot, Perplexity и Anthropic функционируют благодаря гибкости и масштабируемости Linux, необходимой для распределенных нагрузок с активным использованием GPU. Проприетарные компоненты составляют лишь часть решения, тогда как драйверы, библиотеки и средства оркестрации объединяются именно на базе открытого ядра.

Влияние на рынок труда

Согласно отчету Linux Foundation «2025 State of Tech Talent Report», развитие ИИ стимулирует рост числа рабочих мест в технологическом секторе. Искусственный интеллект не уничтожает профессии, а трансформирует их, меняя спрос на навыки. Помимо классического системного администрирования, формируется тренд на специалистов, объединяющих знания Linux с операциями машинного обучения (MLOps).

На рынке появляются новые позиции: специалист по AI Operations, инженер MLOps, ML-инженер и DevOps/AI-инженер. Эксперты отмечают, что будущие рабочие места в ИТ-сфере будут напрямую зависеть от умения работать с Linux-инфраструктурой, где инженеры развертывают и поддерживают ИИ-системы.

Гонка дистрибутивов: поддержка Nvidia Vera Rubin

Ведущие разработчики дистрибутивов, Canonical и Red Hat, адаптируют свои продукты для новой платформы суперкомпьютеров Nvidia Vera Rubin. Компании стремятся занять нишу операционных систем для «гигамасштабных фабрик ИИ».

Red Hat представила редакцию Red Hat Enterprise Linux (RHEL) for Nvidia. Данная версия оптимизирована для систем Vera Rubin NVL72 и предполагает поддержку оборудования с первого дня (Day 0). В состав дистрибутива войдут валидированные драйверы OpenRM и инструментарий CUDA X, доставляемые напрямую через репозитории Red Hat.

Canonical готовит официальную поддержку платформы в релизе Ubuntu 26.04. Компания делает ставку на полную поддержку кастомных процессоров Vera на архитектуре Arm, обеспечивая паритет функциональности с x86. Планируется внедрение вложенной виртуализации и технологии мониторинга и распределения памяти ARM MPAM для эффективного управления пропускной способностью в мультиарендных средах.

Технические оптимизации ядра

Ядро Linux эффективно управляет драйверами GPU и специализированных ускорителей, обеспечивая быстрое перемещение тензоров и планирование параллельных пакетных заданий.

Ключевым нововведением стало управление гетерогенной памятью (Heterogeneous Memory Management). Механизм позволяет интегрировать память устройства (GPU VRAM) в подсистему виртуальной памяти Linux. В сочетании с DMA-BUF и оптимизацией NUMA технологии позволяют средам исполнения ИИ держать данные ближе к ускорителю, минимизируя задержки при копировании.

Работа с памятью и планировщиком

Последние версии ядра поддерживают тесно связанные узлы CPU/GPU как равноправные компоненты. Nvidia поясняет, что общий табличный процесс страниц позволяет потокам CPU и GPU получать доступ ко всей выделенной системной памяти по требованию.

Для работы с оборудованием в Linux выделена подсистема вычислительных ускорителей, открывающая доступ к GPU, TPU и кастомным ASIC для приложений машинного обучения. Поддержка графических процессоров перешла от графических задач к вычислительным через DRM, стеки ROCm, OpenCL и драйверы CUDA. Ядро также получило драйверы для новых ускорителей, таких как Intel Habana Gaudi и Google Edge TPU.

Планировщик EEVDF (Earliest Eligible Virtual Deadline First) и балансировка NUMA были настроены для изоляции «шумных соседей» и стабильной подачи данных на ускорители. Увеличение частоты таймера ядра по умолчанию с 250 Гц до 1000 Гц показало измеримый прирост производительности при работе с большими языковыми моделями (LLM).

Технологии вроде Nvidia GPUDirect, peer-to-peer DMA и CXL позволяют ускорителям обращаться к памяти и накопителям напрямую, минуя центральный процессор. Устранение узких мест ввода-вывода дает возможность масштабировать кластеры ИИ без потери производительности.

В конечном счете, любая стратегия внедрения искусственного интеллекта сводится к эффективному управлению инфраструктурой на базе Linux. Несмотря на медийную популярность самих нейросетей, их реальная работа и масштабируемость зависят от низкоуровневых процессов: оптимизации ядра, настройки контейнеров и управления памятью. Linux остается единственной операционной системой, способной обеспечить необходимую гибкость для аппаратных ускорителей, закрепляя за собой статус безальтернативной платформы для будущих вычислений.