ここ二年ほど、Linux カーネルのスケジューラ周りに小さなルネサンスが起きている。10 年以上ほぼ独占状態だった Completely Fair Scheduler に、急に競合が現れた。しかもその一部は「生物学的着想」を堂々と掲げている。tissue P system を使ったタスク分配、LSTM による次タスク予測、「shallow brain」アーキテクチャ──そういうタイトルの論文がカーネル界隈に流れてくる。カーネルメーリングリストを横目で見ているだけだと、「OS が生物学に近づいている」と読んでしまいそうになる。私はそう読まないほうがいいと思っている。

このウェーブには二つの層があって、混同するのは簡単で、混同するとコストが大きい。一方は構造的に真っ当な意味で bio-inspired な層。もう一方は、Kenneth Sörensen が 2015 年に International Transactions in Operational Research 誌に書いた論文で批判した、メタファ駆動の研究──実装に踏み込んだ瞬間に生物学的フレーミングが溶けて消えるアルゴリズム群、にあたる層だ。1 ノイズはほぼ後者の層に集まり、シグナルはほぼ前者の層に集まっている。そして注目される論文ほど、ノイズ側に位置していることが多い。

着地した「基板」

擁護したいのは、実行中にロード可能な BPF プログラムとしてスケジューリングポリシーを差し込めるようになった、という機能だ。これが sched_ext で、Linux mainline には 6.12 リリースで取り込まれ、Linus Torvalds が 2024 年 11 月 17 日に stable をタグ付けしている。2 メカニズム自体は地味だが、含意は地味ではない。BPF で書いてバイトコードにコンパイルしたスケジューリングポリシーを、カーネルを再ビルドせずに動作中のシステムに差し込める。ロードしたポリシーが壊れて runnable なタスクをディスパッチし忘れたら、カーネルはその stall を検出して、自動的に fair-class スケジューラへフォールバックする。

この層が真面目に取り上げる価値があると思うのは、二つの設計判断のためだ。一つ目は、メカニズムをカーネルが保持し、ポリシーだけを差し替え可能にしている点。これは単なる工学的な利便性ではなく、生物学が当たり前のように使っている構造的分離だ。細胞膜は基板で、そこを通る分子は政策。基板はメッセージ自体を符号化しない。二つ目は failsafe revert の設計。ポリシーが失敗したときシステムは crash しないし、stuck にもならない。既知の良好な基板へ戻り、動き続ける。生物が日常的にやっていることで、これを「ロマンチックな比喩」だと思う必要はない。同じ種類の分離を、別の問題に当てているだけだ。

歴史にも一行触れておく。sched_ext のコア基盤は Meta の Tejun Heo が開発した。その上で動く BPF スケジューラのうち、もっとも成功している部類に入る LAVD（Latency-criticality Aware Virtual Deadline）は、Igalia で開発され、当初は Valve の Steam Deck のゲーム中スタッタ低減を目的としていた。2025 年 12 月の Linux Plumbers Conference（東京開催）で、Meta のエンジニア二人が、その LAVD を Meta の新しいデフォルトフリートスケジューラとして発表している。3 ハンドヘルドのゲーム機からデータセンターのフリートへ、というベクトルは、通常のハイパースケーラ → コンシューマ流通の逆方向で、ここで一拍置きたい。

なぜコンシューマ機のスケジューラがデータセンターに流れたか

コンシューマゲーミングには独特の組み合わせがある。1 サイクルあたりの計算量はそこまで大きくないが、tail latency に対しては容赦なく敏感──理由は単純で、人間が気付くからだ。16 ms 遅れて届いたフレームは「カクツキ」になり、レビューに響く。Steam Deck のスケジューラ周辺の最適化は、まさにこの制約──予測可能で、レイテンシ境界の保証された、人間時間スケールの応答性──に向けて押し込まれてきた。

データセンターはこれまで、その種の制約に対応する必要がなかった。ワークロードはキャッシュとキューの後ろで暗黙裡に走り、「人間時間で応答的」というのはフロントエンド側の性質であって、スケジューラの性質ではなかった。だがここが変わってきている。LLM 推論、エージェントループ、ユーザがトークンを待つあらゆるもの──こうしたインタラクティブな AI ワークロードがフリートを支配し始めると、人間時間スケールでの tail latency が、データセンターのスケジューラ自身の責務に降りてくる。Steam Deck のスケジューラが Meta で動いている理由は、それを定義していた制約──「人間が気付く」──が、いまや Meta も抱える制約になった、というだけのことだ。

メタファが住む層

基板の上にはアルゴリズムが乗る。そしてここから Sörensen の批判が刺さってくる。Sörensen は組合せ最適化について書きながら、自然現象の名前を冠したメソッドが氾濫していることを指摘していた。蜂のコロニー、水の流れ、和声探索、免疫系──注意深く実装まで降りていくと、そのほとんどが普通の数学に溶けてしまう。タイトルの生物学はマーケティングの層で、実際の演算は重み付き和や行列代数だった、というのが彼の見立てだ。

カーネルスケジューリングでも同じパターンが反復している。2025 年の arXiv 論文 KernelOracle は、LSTM で「Completely Fair Scheduler が次にどのタスクを選ぶか」を予測する。著者の Sampanna Yashwant Kahu（Virginia Tech）は、限界について率直で、論文を本番投入可能なスケジューラではなくフィージビリティスタディとして位置付けている。4 隣接領域でより新しい仕事として、「tissue P systems」──元来は細胞膜にインスパイアされたモデル──をスケジューラの枠組みに使うものもある。アルゴリズムを丁寧に追うと、規則的な構造の上での行列代数になっていて、それ自体は問題ないのだが、細胞膜の部分はラベルでしかない。

これを批判すべきか、というのは正当な問いだ。メタファが有用な形式構造を示唆して報われる場合もあるし、論文に売り文句のフックを与えるだけの場合もある。問題は研究者が生物学から着想を得ること、ではない──多くの有用なメソッドはメタファから始まっている。問題はメタファが「アルゴリズムが何であるか」の主張として残ったままになることだ。「neuromorphic な」スケジューラと書かれていても、実装はリアルタイムシステム業界の人間がニューロンを思い浮かべずに書ける event-driven arbiter であるとき、その生物学は装飾でしかない。

配置を説明する経験則

生物学風味の ML スケジューラがカーネルの同じ場所ばかりに着地するのには、構造的な理由がある。KernelOracle がオフラインで「事後予測」をしているのは、オンライン推論ではカーネルが要求する判断レートに追いつけないからだ。Jim Huang が 2025 年 6 月の OSS-NA で発表し、LWN が 7 月に取り上げた、機械学習ベースのロードバランサがうまく機能しているのは、ロードバランスがミリ秒〜秒の粗いケイデンスで走るからこそで、その粒度ならニューラルネットの推論レイテンシを償却できる。5

経験則は一般化できる。ML 風味、bio-inspired 風味のヒューリスティックは、判断を遅い時間スケールで行える領域──ロードバランス、周波数ガバナ、エネルギーモデルのチューニング──に集中して入り込む。CPU 自身のスイッチング速度で判断しなければならない領域からは、構造的に押し出される。これは「ハードウェアが進歩すれば解消する」種類の一時的状態ではない。スケジューリングが住んでいる時間階層の性質そのものだ。

私が本当に注視しているもの

カーネルスケジューリングで起きている面白い話は、それが「生物的になりつつある」ことではない。Linux が、この数十年で初めて、再ビルドなしで実験を許す基板を受け入れた、という事実のほうだ。その基板はたまたま、生物が政策と失敗を扱うときの抽象形と同じ形をしている──分離可能なメカニズム、可逆な失敗モード、ランタイムでの可変性──そしてその形が現実に仕事をしている。

特定のスケジューラより興味深い問いは、この基板にこれから何が乗ってくるかだ。次に重要になるウェーブとして私が見ているのは、Rust で書かれた sched_ext と、すでにデバイスドライバ領域に進出している Rust-for-Linux が、ぶつかる地点。両者は別方向から来ていて、合流する層は、Linux が 2024 年まで持っていなかったあの層だ。LSTM をタイトルに冠した最新論文ではなく、その合流地点こそ、次に何が起きるかを見るべき場所だと思う。

  1. Sörensen, K. “Metaheuristics—the metaphor exposed”. International Transactions in Operational Research 22(1), 3–18, 2015. Accessed 2026-05-07. ↩

  2. Phoronix. “Sched_ext Merged For Linux 6.12 — Scheduling Policies As BPF Programs”. Accessed 2026-05-07. ↩

  3. Dai, D. & Newton, R. “LAVD: Meta’s New Default Scheduler”. Linux Plumbers Conference 2025, Tokyo. Accessed 2026-05-07. ↩

  4. Kahu, S. Y. “KernelOracle: Predicting the Linux Scheduler’s Next Move with Deep Learning”. arXiv:2505.15213, 21 May 2025. Accessed 2026-05-07. ↩

  5. LWN. “Improved load balancing with machine learning”. 1 July 2025. Accessed 2026-05-07. ↩