Uma nova otimização em desenvolvimento para o kernel Linux está demonstrando resultados expressivos em testes de desempenho, especialmente em operações de leitura de pequenos volumes de dados realizadas simultaneamente por múltiplos núcleos do processador. O trabalho começou com uma proposta de Linus Torvalds, criador do Linux, desenvolvida com auxílio de inteligência artificial, e ganhou uma nova versão após a revisão do engenheiro Kiryl Shutsemau, da Meta.

Os resultados divulgados em outubro de 2026 mostram que a abordagem pode reduzir um gargalo interno do sistema operacional e acelerar determinadas operações de leitura em diferentes sistemas de arquivos.

Linux pode realizar muito mais leituras por segundo

O principal objetivo da otimização é melhorar a eficiência do chamado page cache, mecanismo utilizado pelo Linux para manter dados de arquivos na memória RAM e evitar acessos desnecessários ao armazenamento.

Normalmente, quando um programa lê um arquivo, o kernel pode utilizar dados já presentes nesse cache. Entretanto, quando muitas threads acessam simultaneamente uma pequena região do mesmo arquivo, o gerenciamento interno da memória pode gerar uma disputa entre os núcleos do processador.

A implementação tradicional utiliza contadores de referência associados às estruturas de memória conhecidas como folios. Essas referências são incrementadas e decrementadas durante as operações, provocando acessos concorrentes ao mesmo ponto da memória.

Em cargas de trabalho altamente paralelas, esse comportamento pode se transformar em um gargalo de desempenho.

Como a nova técnica pretende resolver o problema

A proposta permite que determinadas operações de leitura acessem os dados presentes no cache de páginas sem precisar incrementar e decrementar o contador de referências do folio a cada operação.

Para preservar a segurança do acesso à memória, a implementação utiliza o mecanismo RCU (Read-Copy-Update), que permite adiar a liberação de estruturas de memória até que os leitores existentes não possam mais acessá-las.

A nova série de patches modifica caminhos de leitura utilizados pelo kernel, incluindo funções relacionadas ao acesso convencional a arquivos e ao shmem, mecanismo empregado pelo sistema de arquivos temporário em memória, como o tmpfs.

A ideia é reduzir a contenção entre threads e permitir que os processadores executem mais operações de leitura em paralelo.

Resultados impressionantes em testes com 64 threads

Os benchmarks publicados pelo Phoronix utilizaram um processador AMD Ryzen Threadripper, com 64 threads de execução nos testes paralelos. A carga de trabalho consistiu em leituras de apenas 16 bytes de um arquivo, uma situação particularmente sensível à sobrecarga interna do kernel.

Os resultados, medidos em milhões de leituras por segundo, mostram diferenças significativas:

• EXT4: aproximadamente 15,3 milhões de leituras por segundo na versão de referência, contra 69,5 milhões com a nova implementação.
• EXT4 sem as mitigações de segurança padrão da CPU: 17,2 milhões contra 218,5 milhões de leituras por segundo.
• TMPFS: aproximadamente 1,6 milhão contra 71,5 milhões de leituras por segundo.
• TMPFS sem as mitigações de segurança: 1,9 milhão contra 234,5 milhões de leituras por segundo.
• XFS: aproximadamente 11,4 milhões contra 20,4 milhões de leituras por segundo.
• Dispositivo de bloco: aproximadamente 14,7 milhões contra 28,9 milhões de leituras por segundo.

Os números indicam que o benefício varia conforme o sistema de arquivos e as condições do teste. Nos cenários com 64 threads e sem as mitigações de segurança, o ganho ultrapassou 12 vezes no EXT4 e foi ainda maior no TMPFS.

É importante observar que esses resultados representam uma carga de trabalho específica, com leituras muito pequenas e altamente paralelas. Eles não significam que o Linux inteiro ficará 12 vezes mais rápido, nem que todos os programas apresentarão ganhos semelhantes.

O papel da inteligência artificial no desenvolvimento do Linux

O caso também chama a atenção pelo uso de inteligência artificial no desenvolvimento de software de baixo nível.

Linus Torvalds havia apresentado uma implementação inicial criada com auxílio do Claude Code, ferramenta de programação baseada em IA. Posteriormente, Kiryl Shutsemau, engenheiro da Meta, revisou e ampliou a proposta, apresentando uma nova série de patches com mudanças voltadas ao desempenho e ao gerenciamento seguro da memória.

O episódio demonstra como ferramentas de IA podem contribuir para explorar soluções técnicas, enquanto a revisão especializada continua sendo fundamental para avaliar a correção, a segurança e a viabilidade do código.

A participação humana permanece essencial, especialmente no kernel Linux, onde alterações no gerenciamento de memória podem afetar a estabilidade de todo o sistema.

Quando a melhoria chegará aos usuários?

Apesar dos resultados promissores, a implementação ainda está em fase de discussão técnica. A série de patches foi apresentada como RFC (Request for Comments), uma solicitação de comentários destinada à análise e ao aperfeiçoamento por outros desenvolvedores.

Isso significa que a proposta ainda precisa passar pelo processo de revisão e integração do projeto Linux antes de ser considerada parte definitiva do kernel principal.

Portanto, não há garantia de que a implementação seja incorporada exatamente como apresentada, nem de que todos os resultados sejam reproduzidos em outros computadores e aplicações.

Se aprovada e integrada, a otimização poderá beneficiar cargas de trabalho que realizam leituras pequenas e frequentes em paralelo, incluindo determinados serviços, aplicações de armazenamento e outros programas com grande concorrência entre threads.

Conclusão

A nova versão da otimização do cache de páginas do Linux reforça a importância de identificar gargalos internos que passam despercebidos em cargas de trabalho comuns, mas se tornam relevantes quando dezenas de threads disputam os mesmos recursos.

Os testes demonstram que uma alteração relativamente específica no gerenciamento de memória pode produzir ganhos expressivos em cenários bem definidos. Ao mesmo tempo, o trabalho evidencia o potencial da colaboração entre desenvolvedores experientes e ferramentas de inteligência artificial.

Agora, o próximo passo é acompanhar a revisão da proposta e verificar se ela será incorporada ao kernel Linux em uma versão futura.