6.4 KiB
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AI向けOSカーネル "Synaptic OS" の設計
基本コンセプト
従来のOSは人間のユーザーを想定しているが、Synaptic OSはAIエージェントが最適に動作するよう設計される。
設計原則
1. データフロー中心のスケジューリング
プロセス中心ではなく、データの依存関係に基づいたスケジューリング。
// 従来のプロセススケジューリング
struct Process {
pid: u32,
priority: u8,
cpu_time: Duration,
}
// AI向けデータフロースケジューリング
struct DataFlowTask {
id: TaskId,
dependencies: Vec<DataSource>,
outputs: Vec<DataSink>,
computation_graph: ComputeGraph,
resource_requirements: ResourceSpec,
}
2. 階層化されたメモリ管理
- コンテキストメモリ: 長期的な知識とコンテキスト
- ワーキングメモリ: 現在の計算に使用
- キャッシュメモリ: 頻繁にアクセスされるデータ
3. 確率的リソース管理
リソース割り当てを確率的に最適化。
4. 時間的一貫性の保証
因果関係と時間的依存関係を OS レベルで管理。
カーネル構造
Core Components
1. SynapticScheduler
pub struct SynapticScheduler {
dependency_graph: DependencyGraph,
resource_pool: ResourcePool,
priority_queue: PriorityQueue<TaskId, Priority>,
quantum_allocator: QuantumAllocator,
}
impl SynapticScheduler {
pub fn schedule_next(&mut self) -> Option<TaskId> {
// データ依存関係を考慮したスケジューリング
let ready_tasks = self.dependency_graph.get_ready_tasks();
// 確率的優先度計算
let task = self.select_probabilistic(ready_tasks);
// リソース可用性チェック
if self.resource_pool.can_allocate(&task.requirements) {
Some(task.id)
} else {
None
}
}
}
2. Neural Memory Manager
pub struct NeuralMemoryManager {
context_memory: ContextMemory,
working_memory: WorkingMemory,
associative_cache: AssociativeCache,
attention_mechanism: AttentionMechanism,
}
impl NeuralMemoryManager {
pub fn allocate(&mut self, request: MemoryRequest) -> Result<MemoryHandle> {
match request.memory_type {
MemoryType::Context => {
self.context_memory.allocate_persistent(request.size)
}
MemoryType::Working => {
self.working_memory.allocate_temporary(request.size)
}
MemoryType::Associative => {
self.associative_cache.allocate_with_attention(
request.size,
request.attention_weights
)
}
}
}
pub fn recall(&self, pattern: &Pattern) -> Vec<MemoryChunk> {
self.associative_cache.pattern_match(pattern)
}
}
3. Probabilistic I/O System
pub struct ProbabilisticIOSystem {
predictive_cache: PredictiveCache,
uncertainty_tracker: UncertaintyTracker,
adaptive_prefetcher: AdaptivePrefetcher,
}
impl ProbabilisticIOSystem {
pub fn read(&mut self, request: IORequest) -> Future<IOResult> {
// 予測キャッシュをチェック
if let Some(prediction) = self.predictive_cache.get(&request) {
if prediction.confidence > 0.9 {
return Future::ready(Ok(prediction.data));
}
}
// 不確実性を考慮した非同期読み込み
self.async_read_with_uncertainty(request)
}
}
4. Temporal Consistency Engine
pub struct TemporalConsistencyEngine {
causality_graph: CausalityGraph,
time_machine: TimeMachine,
consistency_checker: ConsistencyChecker,
}
impl TemporalConsistencyEngine {
pub fn ensure_causality(&mut self, operation: Operation) -> Result<()> {
// 因果関係の検証
if !self.causality_graph.is_causal_consistent(&operation) {
return Err(CausalityViolation);
}
// 時間的一貫性の保証
self.time_machine.checkpoint();
match self.execute_operation(operation) {
Ok(result) => Ok(result),
Err(e) => {
self.time_machine.rollback();
Err(e)
}
}
}
}
システムコール
AI向けに特化したシステムコール:
// 推論の実行
sys_infer(model: ModelHandle, input: DataHandle) -> InferenceResult
// パターンマッチング
sys_pattern_match(pattern: Pattern, data: DataHandle) -> MatchResult
// 因果関係の記録
sys_record_causality(cause: EventId, effect: EventId) -> Result<()>
// 確率的決定
sys_probabilistic_choice(options: &[Choice], probs: &[f64]) -> Choice
// 時間旅行デバッグ
sys_time_travel(timestamp: Timestamp) -> DebugContext
// メタ計算の実行
sys_meta_compute(ast: AST, transformations: &[Transform]) -> AST
AI特化機能
1. 自動最適化
カーネル自身がAIを使って動的に最適化される。
2. 学習型リソース管理
過去の実行パターンから学習してリソース配分を最適化。
3. 予測的プリフェッチング
AIが次に必要なデータを予測してプリフェッチ。
4. 適応的負荷分散
システムの状態を監視して動的に負荷分散。
セキュリティモデル
1. 確率的アクセス制御
struct ProbabilisticACL {
permissions: HashMap<Principal, DistributionType>,
confidence_threshold: f64,
}
2. 差分プライバシー
データアクセスに差分プライバシーを組み込み。
3. ホモモルフィック計算
暗号化されたデータでの計算をサポート。
パフォーマンス特性
- レイテンシー: 予測的実行により低レイテンシー
- スループット: 並列データフロー処理により高スループット
- エネルギー効率: AI最適化により高効率
- 適応性: 実行時の動的最適化
実装方針
- 段階的実装: まずユーザーランドライブラリとして実装
- マイクロカーネル設計: モジュール化により拡張性を確保
- 検証可能性: seL4のような形式検証を適用
- AI統合: カーネル自身にAIを組み込み
この設計により、AIが真に効率的に動作できるOSを実現する。