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ChatGPT Pro UltraThink Response (2025-11-01)

質問: QUESTION_FOR_CHATGPT_PRO.md - hakmem アロケータの根本的なアーキテクチャレビュー

回答者: ChatGPT Pro (UltraThink mode)

日時: 2025-11-01

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要約

了解だよ、にゃーん。 方針は"シンプルで綺麗"に：ホットパスは最短・最少命令、学習は裏方で数ノブだけ回す。 勝てる土俵で確実に勝ち（Tiny/混在）、苦手帯は最短ルートで埋める（Mid/Large/MT）。

質問票の現状傾向：Tiny‑Hot では勝ちやすい一方、Random Mixed は拮抗〜微負け、Mid/Large MT は大きく負け。設計を"少層＋局所性重視"へ寄せるのが近道です。

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A. "勝てる"ための黄金ルール（小さく・綺麗に）

1. 2レジスタ経路を死守：bcur/bend（TLSバンプシャドウ）だけで alloc を完結。

   • オブジェクト未タッチ、ヘッダ非更新、統計は1/16K サンプルのみ。

2. 層は最大3つに制限（Tiny）

   • TLS‑BUMP → (TLS小マガジン 128) → Slab/Slow
   • それ以外（大マガ/mini‑mag/bitmap/registry）はSlow専用。

3. 前段と後段を分離

   • Tiny と L2 の TLS 構造体は別キャッシュラインに分離、L2のリングはcoldへ。

4. 学習は裏方に限定

   • 触るのは BATCH / HOT_THRESHOLD / drain_mask / slab_lg(1MB/2MB) の4つだけ。
   • 150ms間隔のFSM＋ヒステリシス、探索は ε-greedy。ホットパスは一切書かない。

5. 空になった資源はすぐ返す

   • unpublish → munmap、部分は MADV_DONTNEED を"稀に・塊で"。

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B. mimallocに勝つ帯を伸ばす（Tiny/混在）

1) hot‑class の"分岐ゼロ"化（即値化）

• 上位**3クラス（8/16/32 or 16/32/64）**は 専用関数に差替（関数ポインタ）。
• 中は bcur+=objsz; if (bcur<=bend) return old; のみ。
• x86なら cmov 版をオプトイン（分岐ミスが多いCPUで+α）。

ねらい：命令数/alloc をさらに削る（+8〜15%狙い）。

2) 小マガジン 128 を前段へ（8/16/32B）

• push/pop はindexだけ、枯渇/溢れはまとめて大マガへ。
• L1常駐の作業集を数KBに抑えて Random Mixed の p95 を上げる。

ねらい：L1ミスと insns/op を同時に下げる（+5〜10%）。

3) ACEは4態だけ（STEADY/BURST/REMOTE_HEAVY/MEM_TIGHT）

• BURST：BATCH↑ THRESH↑ drain 1/2、slab_lg=2MB
• REMOTE_HEAVY：drain 毎回、detach上限=128
• MEM_TIGHT：slab_lg=1MB固定、BATCH縮小、返却積極化
• STEADY：BATCH=64, THRESH=80, drain 1/4

ねらい：状況にだけ合わせ、ホットパスに影響を入れない。

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C. 弱点を最短で埋める（Mid/Large / MT）

4) **Thread‑Local Segment（ページ局所バンプ）**を導入（8–32KB）

• per‑thread page/segmentで バンプ→ページ内free‑list の2段のみ。
• 連結生成や大域bitmap走査はページ境界に限定。
• ≥64KB は直mapのLRU 64本で再利用（mmap頻度削減）。

ねらい：単スレ Mid/Large を 2–3倍に（層と命令を大幅削減）。

5) per‑core arena + SPSC remote queue（MTの本命）

• スレッドは起動時に所属coreを記録。
• cross‑thread free は 宛先coreのSPSCリングへ push。
• 所有側は alloc のついでにdrain（256個上限）。
• 中央レジストリは core数×シャードに分割（登録/解除だけmutex）。

ねらい：偽共有・グローバルロック競合を消し、MTでの 3× 差を詰める。

いずれも"構造のシンプル化"がカギ。L2リングを闇雲に大きくすると Tiny までL1圧迫→逆効果です（実測の -5% はその典型）。

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D. 学習層は過剰にしない（それでも"効く"構成）

• ノブは4つだけ：BATCH/HOT_THRESHOLD/drain_mask/slab_lg
• 更新はBG：150ms tick、ε-greedy（探索 <5%）。
• RSS予算を受け取って MEM_TIGHT へ自動遷移（上限順守）。
• 観測はサンプリング：TLSで貯めて低頻度flush（ホットストアなし）。

ねらい：mimallocの"静的最適"に、低コストの適応で上乗せ。

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E. フロント/バック干渉の最小化（設計原則）

• データ配置：Tiny 用 TLS と L2 用 TLS は別構造体・別CL・alignas(64)。
• テキスト配置：ホット関数は .text.hak_hot セクションへ集約（I‑cache/BTB を安定）。
• 初期化分岐は入口で1回：*_init_if_needed() はTLSフラグに畳み、ホットパスに置かない。
• Slowは全部 noinline/cold：refill/registry/drain は別TUや .text.hak_cold。

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F. すぐできる"勝ち筋チェックリスト"

• hot3 特化（8/16/32 or 16/32/64）＋PGO再生成
• 小マガジン128（8/16/32B）を前段に、L1常駐化
• per‑thread page/segment の骨格（Mid/Large）
• per‑core arena + SPSC remote の骨格（MT）
• drain_mask と BATCH/THRESH を ACE FSM で切替
• CIベンチで median/p95 をCSV保存（±3%で警告）
• perf stat（insns/op・L1/LLC/DTLB・branch‑miss）で命令数削減を確認

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まとめ（短期の実装順位）

1. Tiny 強化：hot3 + 小マガジン + PGO（素早く +10〜15%）
2. MTの土台：per‑core arena + SPSC remote（フェアネスとp95）
3. Mid/Large：page‑local segment（2–3×を狙う最短の構造変更）
4. ACE：FSMの4態＋4ノブに限定（学習は"静かに効く"だけ）

"シンプルで綺麗"を貫けば、勝てる帯は確実に増える。 必要なら、上の hot3差し替え と 小マガジン128 をそのまま入れられる最小パッチ形式で出すよ。

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hakmem チームの評価

✅ 的確な指摘

1. L2 Ring 拡大による Tiny への干渉 (-5%) は「典型的な L1 圧迫」と指摘
2. 6-7層は多すぎ → 3層に制限すべき
3. 学習層は過剰設計 → 4ノブ4態に簡素化

🎯 実装優先順位

Phase 1 (短期 1-2日): Tiny 強化

• hot3 特化関数 (+8-15%)
• 小マガジン128 (+5-10%)
• PGO 再生成

Phase 2 (中期 1週間): MT改善

• per-core arena + SPSC remote

Phase 3 (中期 1-2週間): Mid/Large改善

• Thread-Local Segment (2-3倍狙い)

Phase 4 (長期): 学習層簡素化

• ACE: 4態4ノブに削減

📊 期待効果

ベンチマーク	現在	Phase 1後 (予想)	目標
Tiny Hot	215 M	240-250 M (+15%)	250 M
Random Mixed	21.5 M	23-24 M (+10%)	25 M
Mid/Large MT	38 M	40 M (Phase 2後)	80-100 M (Phase 3後)

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