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