이미지 출처: ChatGPT에 의해 ledge.ai 가 생성
리눅스 커널의 시초자인 리나스 토발즈(Linus Torvalds) 씨가 Anthropic의 AI 코딩 지원 도구 “Claude Code”를 사용하여 파일 읽기 처리 개선 패치를 개발하고 있다. Phoronix라는 리눅스 관련 미디어가 2026년 10월 11일(미국 시간)에 보도했다. 본인의 개발 기록에는 코드와 테스트 프로그램, 설명문 초안 등에 Claude Code를 활용한 내용이 기록되어 있다.
## 코드부터 테스트, 설명문까지 Claude Code 활용
포론픽스가 확인한 내용은 토발즈 씨의 리포지토리에 공개된 “noref-filemap-read-with-llm”이라는 개발 브랜치입니다. 여러 스레드가 같은 파일에서 소량의 데이터를 읽을 때 발생하는 경쟁을 줄이는 변경 사항이 포함되어 있습니다.
토발즈 氏は10월 10日자 커밋 설명문(미러)에서 자신의 지시 하에 Claude Code를 활용했다고 설명했다. 대상은 코드와 테스트 프로그램의 작성뿐만 아니라, 알려진 문제를 정리하기 위한 리뷰, 설명문 초안에도 적용되었다. 성능 측정은 자신의 머신에서 수행했다.
## 같은 파일을 8스레드에서 읽는 테스트로 약 3배 증가
개선 대상은 파일 데이터를 메모 상에 유지하는 “페이지 캐시”로부터의 읽기이다. 기존 처리 방식에서는, 여러 스레드가 같은 데이터를 읽을 때, 메모리 관리용 참조 카운트의 업데이트가 경쟁하여 병목 현상이 발생한다.
이번 변경에서는, 캐시에서 제거한 메모리를 재사용하는 데에 여유를 둔다 방식으로, 읽기 시에 참조 카운트를 업데이트하지 않고 데이터를 직접 복사하는 경로를 추가한다.
본인의 구현 패치 설명에 따르면, 4코어 8스레드 Intel Core i7-8565U 탑재 노트북 PC에서, 같은 파일의 처음부터 16바이트씩 읽는 테스트를 실시했다. 8스레드에서의 읽기 회수는 변경 전 매 초 약 990만 ~ 1040만 회에서, 변경 후에는 약 3100만 ~ 3300만 회로 늘어났다.
이 결과는 특정 처리와 측정 환경에 대한 것이며, Linux 전체의 성능이 약 3배가 되도록 하는 것을 의미하지 않는다.
## 메모리 관리의 과제 및 검증되지 않은 조건도 명시
시리즈 설명에서는, 측정 시 일부 보안 완화 조치와 메모리 복사 안전성을 확인하는 “CONFIG_HARDENED_USERCOPY”를 비활성화한 점도 명시하고 있다.
반면, 읽기 대상으로 지정한 메모리 영역에 물리 메모를 할당해야 하는 경우 등 “페이지 폴트”가 발생하는 조건에서는 처리 비용이 증가한다는 점이다.
이번 결과는 개발 브랜치에서 공개된 단계이며, Phoronix는 Linux 7.4를 위한 변경 사항의 통합 기간에 채택될지 여부를 향후 확인 사항으로 언급하고 있다.
관련 기사: Claude Code는 누가 무엇에 사용하고, 결과는 어디에서 갈라질까――Anthropic가 이용 데이터 40만 건을 분석
관련 기사: Claude Code로 AI 에이전트를 어떻게 지시할 것인가 Anthropic가 CLAUDE.md·스킬·서브 에이전트 등 7가지 방법을 설명
관련 기사: Anthropic, Claude Code “auto mode”를 기본으로 활성화할 계획 – 위험한 명령어를 89% 차단, 인간은 13.6%
원문 보기 | 출처: Ledge.ai