یک توسعهدهنده به تنهایی با استفاده از مدلهای زبانی بزرگ (LLM) موفق به ساخت یک موتور زمانبندی منابع با توان عملیاتی 28 هزار تراکنش در ثانیه شده است. این پروژه به عنوان یک نمایش معماری ارائه شده و هدف آن بررسی امکان دستیابی به کارایی بالا در یک معماری یکپارچه (monolithic) بدون نیاز به سیستمهای توزیعشده است.
این موتور با استفاده از رویکردی به نام "مهندسی بومی هوش مصنوعی" (AI-Native Engineering) توسعه یافته است، که در آن LLMها در تمام مراحل، از تجزیه و تحلیل نیازمندیها تا طراحی الگوریتمها و ساخت رابط کاربری، نقش کلیدی ایفا کردهاند. این روش به کاهش زمان توسعه و پیچیدگی پروژه کمک کرده است.
معماری این سیستم بر اساس سه اصل اساسی "کشف اول، مسیریابی دوم، و پایداری ناهمزمان" طراحی شده است. برای بهینهسازی عملکرد، سیستم از تکنیکهایی مانند حذف قفلها (Zero-Lock) و استفاده از درختهای بازه افزوده (Augmented Interval Trees) بهره میبرد.
نتایج آزمایشها نشان میدهد که این موتور قادر است به طور پایدار بیش از 28 هزار تراکنش در ثانیه را با تأخیر زیر یک میلیثانیه پردازش کند. این آزمایشها در یک محیط توسعه واقعی با بار کاری سنگین انجام شدهاند.
این پروژه نشان میدهد که با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی میتوان موتورهای پیچیده و با کارایی بالا را با سرعت و هزینه کمتری توسعه داد. استفاده از C# و .NET در این پروژه، امکان پیادهسازی الگوریتمهای پیچیده و بهینهسازی عملکرد را فراهم کرده است.
مشاهده مطلب اصلی