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# Learning Features A/B Benchmark Results
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学習機能(ACE Controller / ELO / CAP/W_MAX Learner)の有無による性能差をまとめるためのファイルです。
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ベンチ実行のたびに「条件 + 結果」をここに追記していき、論文や設計検証の基礎データとして利用します。
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## 記録フォーマット(推奨)
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- 共通メタデータ:
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- `git` commit: `<hash>`
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- Build: 例 `make bench_random_mixed_hakmem`, `HAKMEM_TINY_HEADERLESS=1` など
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- Bench: 実行コマンド(引数含む)
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- 環境:
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- CPU/メモリ/コア数(簡易でOK)
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- `HAKMEM_MODE` / `HAKMEM_ACE_ENABLED` / `HAKMEM_LEARN` / その他主要 ENV
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- 結果:
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- Throughput (M ops/s)
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- Page faults / RSS(わかる範囲で)
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- 備考(学習の収束有無、安定までの時間など)
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例:
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```text
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[Run 2025-12-03]
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- git: abcdef1
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- Build: make bench_random_mixed_hakmem
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- Bench: HAKMEM_MODE=balanced HAKMEM_ACE_ENABLED=0 HAKMEM_LEARN=0 ./bench_random_mixed_hakmem 256 100000 4
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- Result: 72.3 M ops/s, PF=1.2e6, RSS=512MB
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- Notes: Baseline (learning OFF)
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```text
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[Run 2025-12-03]
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- git: abcdef1
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- Build: make bench_random_mixed_hakmem
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- Bench: HAKMEM_MODE=balanced HAKMEM_ACE_ENABLED=1 HAKMEM_LEARN=0 ./bench_random_mixed_hakmem 256 100000 4
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- Result: 78.1 M ops/s, PF=1.1e6, RSS=520MB
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- Notes: ACE Controller ON, UCB1 収束後に +8% 前後の改善
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## 現時点のメモ
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- まだ本格的な学習 A/B データはここに集約されていません。
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- すでに存在する分析レポート(`ACE_PHASE1_TEST_RESULTS.md`, `MID_LARGE_FINAL_AB_REPORT.md` など)の結果を、順次ここにも要約していくと、論文執筆時に参照しやすくなります。
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