マイクロソフト:新しいアルゴリズムにより Windows 11 の累積アップデートのサイズが 40% 削減

マイクロソフト:新しいアルゴリズムにより Windows 11 の累積アップデートのサイズが 40% 削減

本日、Windows 11 システムは Patch Tuesday でリリースされた最初の累積的な更新プログラムを受け取りました。 Windows 11 が 10 月 5 日にリリースされたばかりであることを考慮すると、累積的な更新はそれほど大きくありません。互換性の問題がいくつか修正されるだけで、新しい問題は発生しないようです。しかし、よく見ると、累積的な更新プログラムのインストールは Windows 10 よりもはるかに高速であることがわかります。

Windows は、世界中のさまざまな環境で使用されているオペレーティング システムです。特に、誰もが最速のインターネット接続を利用できない可能性があるものの、セキュリティ パッチによる保護を維持する必要がある混合環境では、Windows が特に重要です。そのため、パッチのサイズは小さくする必要があります。特に、毎月の累積的な更新には、以前にリリースされたすべての修正が含まれているためです。

Windows 10 バージョン 1809 以降の機能更新プログラムでは、順方向差分圧縮と逆方向差分圧縮が使用されます。これにより、オペレーティング システムをサービス時に中間状態として基本バージョンに復元できるようになります。お気づきかもしれませんが、順方向差分と逆方向差分は対称的ですが、内容は大きく異なります。

一部の変換やパッチによって逆差分に必要なデータが削除される可能性があるため、Microsoft では双方向差分を活用していません。非破壊的な変換を確実に行うには、まず逆デルタで、順デルタによって行われた追加と削除を保存する必要があります。

しかし、コンテンツがばらばらであるため、少なくとも順方向と逆方向の差分圧縮のペアと比較すると、このプロセスはあまり効率的ではありません。このプロセスの詳細については、Microsoft のホワイト ペーパー (こちら) を参照してください。

Windows 11 では、Microsoft はリバース更新データ生成と呼ばれる方法を使用して、このプロセスに大幅な変更を加えました。これは、デルタ命令を観察し、ペアのデルタ バックチャネルを経由せずに直接それらを逆転させる、一見シンプルで直感的なアプローチです。ただし、バックエンドでは、これは重要なバックエンド変更となり、マッピング テーブルを使用してアセンブリ コード機能の結果として生じる変更をマッピングします。マイクロソフトが説明します。

マッピングは、プログラムのアセンブリ コードをバイトごとに逆アセンブルし、仮想アドレスを決定することによって機能します。仮想アドレスは、アセンブリ コード関数のエントリ ポイントに論理的に対応し、アセンブリ コードが修正および更新されるときに転送されます。これらの動きはデルタ エンジンによって監視され、マッピング テーブルに記録されます。デルタに適用されるマッピング プロセスは、これらの変更のアドレスを正規化します。これが、最新のアーキテクチャにおける Enlightened デルタ アルゴリズムが非常に効率的である理由の大部分を占めています。

基本的なパッチ適用手順と同様に、これらの変換は「観察」して元に戻すことができます。すべてのマッピングが 1:1 ではないため、小さなオーバーヘッドが発生し、前方マッピングが観察された後方マッピングと競合する場合は、マッピングを調整するために追加のパッチ命令を使用する必要があります。これはインプレースで実行でき、リバース マッピングは、サーバー上で行われたデルタ生成からの直接マッピングによるリバース デルタとほぼ同じパフォーマンスを提供します。

Microsoft は、リバース更新データ生成方法により、Windows 11 の更新プログラムのサイズが 40% 削減されると主張しています。同社は、数か月前にこの手法に関する特許も申請したと述べた。 Microsoft がこのテクノロジーを Windows 10 にも復活させるかどうかはまだ不明です。

<<:  建物をスマートかつ持続可能なものに変える重要性

>>:  2022 AIOPS のトレンドと予測: 知っておくべきことすべて

ブログ    

推薦する

小さな機械学習: 次の AI 革命

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

脳も学習を強化しています! 「価値判断」は脳によって効率的にコード化され、ニューロンに公開される

[[437266]]私たち一人ひとりは、人生において、「今夜何を食べるか」「明日はどこに遊びに行くか...

...

AIが「迷惑メール」をフィルタリングし、ユーザーが価値あるメールを素早く見つけられるようにする

現在、世界中で毎日送信される 3,000 億通の電子メールのうち、少なくとも半分はスパムです。電子メ...

OpenAIは人間の参照要約よりも優れており、人間のフィードバックを利用して要約生成の品質を向上させています。

言語モデルがより強力になるにつれて、特定のタスクのデータとメトリックがトレーニングと評価のボトルネッ...

2021年中国の人工知能産業市場規模とサブ産業の市場予測分析

人工知能は、人間による情報の統合、データの分析、機械の助けを借りた洞察の獲得のプロセスを再構築し、人...

この戦略は不安定なGANを安定させるのに役立ちます

敵対的生成ネットワーク (GAN) は、非常に幅広い応用が期待できる非常に強力なタイプのニューラル ...

2020年の人工知能開発動向予測

調査によると、機械学習のアプリケーション、ツール、テクニック、プラットフォーム、標準に大きな変化が起...

2021年のAI展望

人工知能は進歩し続け、企業の運営方法や私たち自身の日常の経験を変えています。実際、AI はほぼすべて...

TensorFlow 学習ニューラルネットワーク構築

1. ニューラルネットワークを構築してレイヤーを追加する入力値、入力サイズ、出力サイズ、活性化関数ニ...

...

5分間の技術講演 | GET3D生成モデルの簡単な分析

パート01●序文近年、MidjourneyやStable Diffusionに代表されるAI画像生成...

...

...

ロシアメディア:人工知能は顔認識技術を使って宗教的傾向を判断できる

ロシア新聞は1月19日、「もう隠せないのか?」と題する記事を掲載し、米スタンフォード大学の学者マイケ...