論文の概要: Reinforcement Learning for Dynamic Memory Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15492v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 20:13:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:15.996320
• Title: Reinforcement Learning for Dynamic Memory Allocation
• Title（参考訳）: 動的メモリ割り当てのための強化学習
• Authors: Arisrei Lim, Abhiram Maddukuri,
• Abstract要約: 本稿では,RLエージェントがシステムとのインタラクションから連続的に学習し,メモリ管理の戦術を改善する枠組みを提案する。 その結果、RLは従来のアロケーション戦略にマッチし、超えるエージェントを訓練できることがわかった。 また,アロケータの複雑な要求パターン処理能力を高めるために,従来のアロケーション要求を利用した履歴対応ポリシの可能性についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In recent years, reinforcement learning (RL) has gained popularity and has been applied to a wide range of tasks. One such popular domain where RL has been effective is resource management problems in systems. We look to extend work on RL for resource management problems by considering the novel domain of dynamic memory allocation management. We consider dynamic memory allocation to be a suitable domain for RL since current algorithms like first-fit, best-fit, and worst-fit can fail to adapt to changing conditions and can lead to fragmentation and suboptimal efficiency. In this paper, we present a framework in which an RL agent continuously learns from interactions with the system to improve memory management tactics. We evaluate our approach through various experiments using high-level and low-level action spaces and examine different memory allocation patterns. Our results show that RL can successfully train agents that can match and surpass traditional allocation strategies, particularly in environments characterized by adversarial request patterns. We also explore the potential of history-aware policies that leverage previous allocation requests to enhance the allocator's ability to handle complex request patterns. Overall, we find that RL offers a promising avenue for developing more adaptive and efficient memory allocation strategies, potentially overcoming limitations of hardcoded allocation algorithms.
• Abstract（参考訳）: 近年,強化学習(RL)が普及し,幅広い課題に応用されている。 RLが効果的であるような一般的な分野の1つは、システムの資源管理の問題である。 我々は、動的メモリ割り当て管理の新しい領域を考慮し、リソース管理問題に対するRLの取り組みを拡大することを検討している。 我々は、動的メモリ割り当てがRLに適したドメインであると考えている。なぜなら、現在のアルゴリズム、例えば、最も適したアルゴリズムは、変化する条件に適応できず、フラグメンテーションや準最適効率に繋がる可能性があるからである。 本稿では,RLエージェントがシステムとのインタラクションから連続的に学習し,メモリ管理の戦術を改善する枠組みを提案する。 我々は,高レベルかつ低レベルなアクション空間を用いて様々な実験を行い,異なるメモリ割り当てパターンについて検討した。 この結果から,RLは従来のアロケーション戦略,特に敵の要求パターンを特徴とする環境において,適合・超越可能なエージェントの訓練に成功できることが示唆された。 また,アロケータの複雑な要求パターン処理能力を高めるために,従来のアロケーション要求を利用した履歴対応ポリシの可能性についても検討する。 全体として、RLはより適応的で効率的なメモリ割り当て戦略を開発し、ハードコードされたアロケーションアルゴリズムの限界を克服する上で有望な方法であることがわかった。

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