Linux 7.3: BIG TCP проходить через тунелі, а розробники не встигають за AI-патчами

Серія патчів для BIG TCP пояснює, чому для цього довелося змінювати код тунелів: деякі ділянки мережевого стека припускали, що довжина пакета не перевищує 64 КіБ або поміщається в 16-бітне поле. Окремо опрацьовано сценарії BIG TCP для IPv4 та IPv6 у VXLAN і Geneve.

Менше глобального блокування RTNL для правил маршрутизації

Інша важлива зміна зменшує залежність операцій із правилами FIB від глобального блокування RTNL. Зокрема, це стосується запитів RTM_NEWRULE і RTM_DELRULE. Мета — дозволити системам, які одночасно керують правилами маршрутизації в багатьох мережевих просторах імен, краще використовувати паралелізм, не впираючись в одну глобальну точку серіалізації.

Надані матеріали підтверджують архітектурну мету цієї зміни, але не містять надійних точних результатів бенчмарків для IPv4 чи IPv6. Тому конкретні відсотки або кратне прискорення називати некоректно.

Нові драйвери та зміни протоколів

Мережеве злиття також розширює підтримку обладнання й протоколів:

• додано драйвер Morse Micro mm81x для далекобійних пристроїв стандарту S1G, а також новий драйвер NXPWIFI;
• з’явилася попередня інфраструктура Intel iXD для функції Control Plane PIC у IPU Intel E2100 і новіших поколінь та FNIC;
• MPTCP краще поводиться в умовах критичного дефіциту пам’яті, зокрема може очищати чергу приймання пакетів, що надійшли не в тому порядку;
• до мережевої підсистеми увійшли й інші виправлення та оновлення дротових і бездротових драйверів.

Це код, який потрапив до основної гілки під час роботи над Linux 7.3 і його merge window. Його не слід плутати з уже завершеним стабільним релізом Linux 7.3.

Чому супровідники заявили, що «повністю перевантажені»

За словами Kicinski та Abeni, у мережевому pull request було об’єднано 632 патчі net і 648 патчів net-next — загалом 1 280 змін. Вони застерегли, що ця цифра не відображає всього навантаження на рецензування.

Їхня «швидка й приблизна» оцінка полягає в тому, що від третини до половини патчів net-next виглядали як низькоп пріоритетні виправлення, очищення коду або уточнення, створені за участю ШІ. Саме тому супровідники описали ситуацію як повне перевантаження.

Проблема є частиною ширшого зростання кількості подань. Лише за один дев’ятиденний період до підсистеми надійшло 405 повідомлень із тегом

[PATCH net]

[PATCH net-next]

Йдеться не лише про здатність ШІ генерувати код. AI-інструменти так само здешевлюють створення правдоподібних пояснень, повідомлень про помилки та запитів на рецензування. Людям усе одно доводиться перевіряти, чи потрібна кожна зміна, чи є вона правильною, безпечною та вартою додавання до ядра.

Як ШІ планують залучити до перевірки

Супровідники повідомили, що отримали фінансування від Meta та доступ до кількох великих мовних моделей. Їх планують використовувати для перевірки патчів, щоб відсіяти частину галюцинацій і слабких змін ще до того, як вони заберуть час у людей.

Серед рутинних завдань, які хочуть передати моделям:

• керування чергами Patchwork — сервісу для відстеження патчів;
• зворотний зв’язок щодо типових помилок у процесі подання;
• редагування повідомлень комітів;
• потенційне застосування патчів, які вже мають позначки рецензентів, яким довіряють.

Тобто LLM розглядають передусім як помічників у робочому процесі, а не як заміну супровідникам підсистеми. Це особливо важливо для коду ядра, чутливого до паралельного виконання.

Самі розробники наголошують на обмеженнях моделей у рідкісних сценаріях — наприклад, під час помилок PCIe або тайм-аутів. Залежні від моменту виникнення перегони важко виявити й ще важче довести, що їх не існує. LLM може підказати підозрілий фрагмент, але не здатна надійно підтвердити коректність усіх можливих рідкісних взаємодій.

Коли вийде Linux 7.3

Надані джерела не містять підтверджених дат виходу першої тестової версії Linux 7.3-rc1 або фінального стабільного релізу. Вони описують зміни, що потрапили до ядра під час циклу розробки Linux 7.3, а не готовий календар випуску.

Тож головний висновок наразі подвійний: мережевий стек отримує корисні архітектурні покращення для тунелів і багатопросторових конфігурацій, але водночас його супровідники змушені шукати нові способи фільтрувати стрімко зростаючий потік AI-генерованих внесків. Точний практичний виграш від змін RTNL залежатиме від навантаження та конфігурації системи, а не може бути зведений до універсального показника.