% ACE‑Alloc: Agentic Context Engineering for Runtime‑Adaptive Small‑Object Allocation
% Authors: (TBD)
% Draft v0.1 — 2025‑11‑02

概要（Abstract）

本論文は、Agentic Context Engineering（ACE）をメモリアロケータに適用し、実運用に耐える低オーバーヘッドの学習層を備えた小型オブジェクト向けアロケータ「ACE‑Alloc」を提案する。ACE‑Alloc は、観測（軽量イベント）、意思決定（cap/refill/trim の動的制御）、適用（非同期スレッド）から成るエージェント型最適化ループを実装しつつ、ホットパスから観測負荷を排除する TLS バッチ化を採用する。また、標準 API 互換の free(ptr) を保ちながら per‑object ヘッダを削除し、スラブ末尾の 32B prefix メタデータにより密度劣化なく即時判定を実現する。実験では、mimalloc と比較して Tiny/Mid における性能で優位性を示し、メモリ効率の差は Refill‑one、SLL 縮小、Idle Trim の ACE 制御により縮小可能であることを示す。

1. はじめに（Introduction）

- 小型オブジェクトの高速割り当ては、多くのアプリケーションにとって主要な性能決定因子である。
- 既存の高速アロケータは、性能とメモリ効率のトレードオフに直面する。エージェント型の制御（ACE）により、ワークロードに追従した動的最適化を可能にする。
- 本論文の貢献：
  - ACE（Agentic Context Engineering）をメモリアロケータに実装し、低オーバーヘッドで動作させる設計（TLS バッチ化、非同期適用）。
  - 標準 API に準拠しながら per‑object ヘッダを排し、スラブ末尾 32B prefix で即時判定を実現する設計。
  - 性能/メモリのスイートスポット探索（Refill‑one、SLL 縮小、Idle Trim/Flush）と評価。

2. 背景（Background）

- メモリアロケータの基礎（小型クラス、TLS キャッシュ、スラブ/スーパー・スラブ）。
- mimalloc などの関連実装の要点（ページ記述子、低メタデータ、局所性）。
- Agentic Context Engineering（ACE）の要旨：観測→意思決定→適用のエージェント型ループを、ホットパスを汚染せず実装する考え方。

3. 設計（Design of ACE‑Alloc）

- 目標：
  - ホットパスの命令・分岐・メモリアクセスを最小化（ゼロに近い）。
  - 標準 API 互換（free(ptr)）とメモリ密度の維持。
  - 学習層は非同期・オフホットパスで適用。
- キー設計：
  - TLS バッチ化（alloc/free の観測カウンタは TLS に蓄積、しきい値到達時のみ atomic 反映）。
  - 観測リング＋背景ワーカー（イベントの集約とポリシ適用）。
  - スラブ末尾 32B prefix（pool/type/class/owner を格納）により per‑object ヘッダを不要化。
  - Refill‑one（ミス時 1 個だけ補充）と SLL 縮小、Idle Trim/Flush のポリシ。

4. 実装（Implementation）

- 主要コンポーネント：
  - Prefix メタデータ: `core/hakmem_tiny_superslab.h/c`
  - TLS バッチ＆ACE メトリクス: `core/hakmem_ace_metrics.h/c`
  - 観測・意思決定・適用（INT エンジン）: `core/hakmem_tiny_intel.inc`
  - Refill‑one／SLL 縮小／Idle Trim の適用箇所。
- 互換性と安全性：標準 API、LD_PRELOAD 環境での安全モード、Remote free の扱い（設計と今後の拡張）。

5. 評価（Evaluation）

- ベンチマーク：Tiny Hot、Mid MT、Mixed（本リポジトリ同梱）。
- 指標：スループット（M ops/sec）、帯域、RSS/VmSize、断片化比（オプション）。
- 比較：mimalloc、システム malloc。
- アブレーション：
  - ACE OFF 対比（学習層無効）。
  - Refill‑one/SLL 縮小/Idle Trim の有無。
  - Prefix メタ（ヘッダ無し） vs per‑object ヘッダ（参考）。

6. 関連研究（Related Work）

- 既存アロケータ（mimalloc、jemalloc など）。
- 動的最適化・学習型手法（エージェントベースの最適化）。

7. 考察・限界（Discussion & Limitations）

- Idle Trim の即時 RSS への効き方（短時間測定 vs 長時間）。
- Remote free 多発時の設計トレードオフ（将来の安全なリモートキュー）。
- MT スケール時のスラブ粒度と ACE ポリシのチューニング。

8. 結論（Conclusion）

- ACE‑Alloc は、ホットパスのオーバーヘッドを極小化しつつ、学習層によって動的にメモリ効率と性能のスイートスポットを探索できる実装である。今後は、長時間の断片化評価と MT スケール最適化を進める。

付録 A. Artifact（再現手順）

- ビルド（メタデフォルト）:
  ```sh
  make bench_tiny_hot_hakmem
  ```
- Tiny（性能）:
  ```sh
  ./bench_tiny_hot_hakmem 64 100 60000
  ```
- Mixed（性能）:
  ```sh
  ./bench_random_mixed_hakmem 2000000 400 42
  ```
- メモリ重視モード（推奨プリセット）:
  ```sh
  HAKMEM_MEMORY_MODE=1 ./bench_tiny_hot_hakmem 64 1000 400000000
  HAKMEM_MEMORY_MODE=1 ./bench_random_mixed_hakmem 2000000 400 42
  ```
- スイープ計測（短時間のCSV出力）:
  ```sh
  scripts/sweep_mem_perf.sh both | tee sweep.csv
  ```
- 平均推移ログ（EMA）:
  ```sh
  HAKMEM_TINY_OBS=1 HAKMEM_TINY_OBS_LOG_AVG=1 HAKMEM_TINY_OBS_LOG_EVERY=2 HAKMEM_INT_ENGINE=1 \
    ./bench_random_mixed_hakmem 2000000 400 42 2>&1 | less
  ```

謝辞（Acknowledgments）

（TBD）