論文の概要: OS-R1: Agentic Operating System Kernel Tuning with Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12551v1
- Date: Mon, 18 Aug 2025 01:09:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.8563
- Title: OS-R1: Agentic Operating System Kernel Tuning with Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: OS-R1:強化学習によるエージェントオペレーティングシステムカーネルチューニング
- Authors: Hongyu Lin, Yuchen Li, Haoran Luo, Kaichun Yao, Libo Zhang, Mingjie Xing, Yanjun Wu,
- Abstract要約: 本稿では,ルールベース強化学習(RL)を利用したエージェントLinuxカーネルチューニングフレームワークOS-R1を紹介する。
カーネル構成空間をRL環境として抽象化することにより、OS-R1は大規模言語モデル(LLM)による効率的な探索を促進し、正確な構成変更を保証する。
実験の結果、OS-R1は既存のベースライン法よりも大幅に優れ、チューニングやデータ効率の維持よりも最大5.6%の性能向上を実現していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.81416809245337
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Linux kernel tuning is essential for optimizing operating system (OS) performance. However, existing methods often face challenges in terms of efficiency, scalability, and generalization. This paper introduces OS-R1, an agentic Linux kernel tuning framework powered by rule-based reinforcement learning (RL). By abstracting the kernel configuration space as an RL environment, OS-R1 facilitates efficient exploration by large language models (LLMs) and ensures accurate configuration modifications. Additionally, custom reward functions are designed to enhance reasoning standardization, configuration modification accuracy, and system performance awareness of the LLMs. Furthermore, we propose a two-phase training process that accelerates convergence and minimizes retraining across diverse tuning scenarios. Experimental results show that OS-R1 significantly outperforms existing baseline methods, achieving up to 5.6% performance improvement over heuristic tuning and maintaining high data efficiency. Notably, OS-R1 is adaptable across various real-world applications, demonstrating its potential for practical deployment in diverse environments. Our dataset and code are publicly available at https://github.com/LHY-24/OS-R1.
- Abstract（参考訳）: Linuxカーネルチューニングはオペレーティングシステム(OS)のパフォーマンスの最適化に不可欠である。
しかし、既存の手法は効率性、スケーラビリティ、一般化の点でしばしば課題に直面している。
本稿では,ルールベース強化学習(RL)を利用したエージェントLinuxカーネルチューニングフレームワークOS-R1を紹介する。
カーネル構成空間をRL環境として抽象化することにより、OS-R1は大規模言語モデル(LLM)による効率的な探索を促進し、正確な構成変更を保証する。
さらに、カスタム報酬関数は、推論の標準化、構成変更の精度、LLMのシステム性能の意識を高めるように設計されている。
さらに,多種多様なチューニングシナリオにおける収束を加速し,再学習を最小化する2相学習プロセスを提案する。
実験の結果、OS-R1は既存のベースライン法よりも大幅に優れており、ヒューリスティックチューニングよりも最大5.6%の性能向上を実現し、高いデータ効率を維持することができた。
特に、OS-R1は様々な現実世界のアプリケーションに適用可能であり、多様な環境に実際にデプロイする可能性を示している。
データセットとコードはhttps://github.com/LHY-24/OS-R1.comで公開されています。
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