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Moe Charm (CI) 52386401b3 Debug Counters Implementation - Clean History

Major Features:
- Debug counter infrastructure for Refill Stage tracking
- Free Pipeline counters (ss_local, ss_remote, tls_sll)
- Diagnostic counters for early return analysis
- Unified larson.sh benchmark runner with profiles
- Phase 6-3 regression analysis documentation

Bug Fixes:
- Fix SuperSlab disabled by default (HAKMEM_TINY_USE_SUPERSLAB)
- Fix profile variable naming consistency
- Add .gitignore patterns for large files

Performance:
- Phase 6-3: 4.79 M ops/s (has OOM risk)
- With SuperSlab: 3.13 M ops/s (+19% improvement)

This is a clean repository without large log files.

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

2025-11-05 12:31:14 +09:00

4.2 KiB

Raw Blame History

ChatGPT Pro への質問: hakmem アロケータの設計レビュー

✅ 回答済み (2025-11-01) - 回答は docs/analysis/CHATGPT_PRO_ULTRATHINK_RESPONSE.md を参照 実装計画: IMPLEMENTATION_ROADMAP.md を参照

背景

hakmem は研究用メモリアロケータで、mimalloc をベンチマークとして性能改善中です。細かいパラメータチューニング（TLS Ring サイズなど）で迷走しているため、根本的なアーキテクチャが正しいかレビューをお願いします。

現在の性能状況

ベンチマーク	hakmem (hakx)	mimalloc	差分	サイズ範囲
Tiny Hot 32B	215 M ops/s	182 M ops/s	+18% 勝利 ✅	8-64B
Random Mixed	22.5 M ops/s	25.1 M ops/s	-10% 敗北 ❌	8-128B
Mid/Large MT	36-38 M ops/s	122 M ops/s	-68% 大敗 ❌❌	8-32KB

問題: 小さいサイズは勝てるが、大きいサイズとマルチスレッドで大敗している。

質問1: フロントエンドとバックエンドの干渉

現在の hakmem アーキテクチャ

Tiny Pool (8-128B): 6-7層 [1] Ultra Bump Shadow [2] Fast Head (TLS SLL) [3] TLS Magazine (2048 items max) [4] TLS Active Slab [5] Mini-Magazine [6] Bitmap Scan [7] Global Lock

L2 Pool (8-32KB): 4層 [1] TLS Ring (16-64 items) [2] TLS Active Pages [3] Global Freelist (mutex) [4] Page Allocation

mimalloc: 2-3層のみ

[1] Thread-Local Page Free-List (~1ns) [2] Thread-Local Page Queue (~5ns) [3] Global Segment (~50ns, rare)

Q1: hakmem の 6-7 層は多すぎ？各層 2-3ns で累積オーバーヘッド？

Q2: L2 Ring を増やすと、なぜ Tiny Pool (別プール) が遅くなる？

L2 Ring 16→64: Tiny の random_mixed が -5%
仮説: L1 キャッシュ (32KB) 圧迫？

Q3: フロント/バック干渉を最小化する設計原則は？

質問2: 学習層の設計

hakmem の学習機構（多数！）:

ACE (Adaptive Cache Engine)
ELO システム (12戦略)
UCB1 バンディット
Learner

mimalloc: 学習層なし、シンプル

Q1: hakmem の学習層は過剰設計？

Q2: 学習層がホットパスに干渉している？

Q3: mimalloc が学習なしで高速な理由は？

Q4: 学習層を追加するなら、どこに、どう追加すべき？

質問3: マルチスレッド性能

Mid/Large MT: hakmem 38M vs mimalloc 122M (3.2倍差)

現状:

TLS Ring 小→頻繁ロック
TLS Pages 少→ロックフリー容量不足
Descriptor Registry→毎回検索

Q1: TLS 増やしても追いつけない？根本設計が違う？

Q2: mimalloc の Thread-Local Segment 採用すべき？

Q3: Descriptor Registry は必要？（毎 alloc/free でハッシュ検索）

質問4: 設計哲学

hakmem: 多層 + 学習 + 統計 + 柔軟性 mimalloc: シンプル + Thread-Local + Zero-Overhead

Q1: hakmem が目指すべき方向は？

A. mimalloc 超える汎用
B. 特定ワークロード特化
C. 学習実験

Q2: 多層+学習で勝てるワークロードは？

Q3: mimalloc 方式採用なら、hakmem の独自価値は？

質問5: 改善提案の評価

提案A: Thread-Local Segment (mimalloc方式)

期待: Mid/Large 2-3倍高速化

提案B: 学習層をバックグラウンド化

期待: Random Mixed 5-10%高速化

提案C: キャッシュ層統合（6層→3層）

期待: オーバーヘッド削減で10-20%高速化

Q1: 最も効果的な提案は？

Q2: 実装優先順位は？

Q3: 各提案のリスクは？

質問6: ベンチマークの妥当性

Q1: 現ベンチマークは hakmem の強みを活かせている？

Q2: hakmem の学習層が有効なワークロードは？

Q3: mimalloc が苦手で hakmem が得意なシナリオは？

最終質問: 次の一手

Q1: 今すぐ実装すべき最優先事項は？(1-2日)

Q2: 中期的（1-2週間）のアーキテクチャ変更は？

Q3: hakmem をどの方向に進化させるべき？

シンプル化？
学習層強化？
特定ワークロード特化？

よろしくお願いします！🙏

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