# Pruebas de Linux en RISC-V muestran mejoras de hasta 15% > Una charla en la Linux Plumbers Conference 2026 reportó avances en varias cargas de trabajo, pero también costos de contexto y memoria al usar vectores en el kernel. Por Wladimir Añez Contreras · 11 de octubre de 2026 · Tecnología ![Pruebas de Linux en RISC-V muestran mejoras de hasta 15%](https://cdn.panorama.onl/uploads/74f646b33aada036.webp) Una presentación sobre auto-vectorización del kernel de Linux para RISC-V reportó mejoras de hasta 15% en LZ4, además de avances en Btrfs, XFS y Nginx, pero también advirtió sobre el costo de gestionar el estado vectorial dentro del sistema. La charla, titulada “Optimizing the kernel with vector” y atribuida a Chiu en el programa de la conferencia, se realizó el 6 de octubre en la Linux Plumbers Conference 2026. ## Mejoras puntuales en compresión, archivos y red Las pruebas presentadas reportaron ganancias de hasta 15% en LZ4, 8,4% en Btrfs y 5% en XFS. En Nginx, el impacto medido llegó hasta 2% en el sistema Linux para RISC-V. Los resultados muestran que la vectorización puede ayudar en tareas concretas, pero no de la misma forma en todas las cargas de trabajo. La presentación también mencionó posibles usos en criptografía, RAID, operaciones XOR y copias de datos entre el espacio de usuario y el kernel. ## El costo de activar vectores dentro del kernel El uso de vectores en el kernel requiere gestión explícita de contexto y puede aumentar las necesidades de memoria. Además, la presentación señaló que la extensión Vector de RISC-V está desactivada por defecto y que su activación exige una llamada explícita. La auto-vectorización puede depender de una CPU objetivo concreta, lo que mejora el rendimiento en ciertos casos pero reduce la portabilidad de una compilación más general. Por eso, las cifras presentadas no permiten asumir el mismo resultado en todos los procesadores RISC-V. --- **Fuente:** https://panorama.onl/tecnologia/pruebas-de-linux-en-risc-v-muestran-mejoras-de-hasta-15-20261011-0601.html Publicado por Panorama Online — contenido de libre lectura; se permite citar con atribución y enlace a la URL original.