論文の概要: Reconsidering "Reconsidering Custom Memory Allocation"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17119v1
• Date: Sat, 16 May 2026 18:52:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.690689
• Title: Reconsidering "Reconsidering Custom Memory Allocation"
• Title（参考訳）: カスタムメモリ割り当ての再考
• Authors: Nicolas van Kempen, Emery D. Berger,
• Abstract要約: 25年前、Bergerらは、クラスごとのアロケータが最先端の汎用アロケータに対して大きなスピードアップを提供していないことを示した。 本稿では,現代の汎用アロケータによる最新のハードウェアプラットフォーム上での作業について,その結論がまだ成立しているかどうかを評価する。 メモリ断片化が汎用アロケータの局所性に及ぼす影響を探索する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Programmers using native languages such as C, C++, or Rust can implement custom memory allocation strategies to improve execution time. In their paper titled "Reconsidering Custom Memory Allocation" almost 25 years ago, Berger et al. showed that while per-class allocators provide no significant speedups over a state-of-the-art general-purpose allocator, region-based allocators can improve execution time by allocating and freeing objects in bulk. This paper revisits that work on a modern hardware platform with modern general-purpose allocators to evaluate whether their conclusions still hold. It also augments the benchmark suite with two large real-world applications (Clang and Blender), and introduces a methodology to explore the effect of memory fragmentation on locality in general-purpose allocators. Our results support and extend the original conclusions, demonstrating the locality advantages of region-based custom memory allocators.
• Abstract（参考訳）: C、C++、Rustなどのネイティブ言語を使用するプログラマは、実行時間を改善するためにカスタムメモリ割り当て戦略を実装することができる。 約25年前に"Reconsidering Custom Memory Allocation"と題した論文の中で、Berger氏らは、クラスごとのアロケータは最先端の汎用アロケータよりも大きなスピードアップを提供していないが、リージョンベースのアロケータは、オブジェクトのアロケートと解放によって実行時間を改善することができることを示した。 本稿では,現代の汎用アロケータによる最新のハードウェアプラットフォーム上での作業について,その結論がまだ成立しているかどうかを評価する。 また、ベンチマークスイートにClangとBlenderの2つの大きな現実世界アプリケーション(ClangとBlender)を追加し、汎用アロケータの局所性に対するメモリフラグメンテーションの影響を調査するための方法論を導入した。 本結果は,地域別メモリアロケータの局所的優位性を実証し,元の結論を支持し,拡張するものである。

関連論文リスト

• EvoMemBench: Benchmarking Agent Memory from a Self-Evolving Perspective [21.66000179149483]
  EvoMemBenchは、メモリスコープとメモリ内容の2つの軸に沿って編成された統一ベンチマークである。 本稿では,15個の代表記憶法と強い長文ベースラインを標準プロトコルで比較する。 結果は、現在のメモリシステムは、まだ一般的な解決策には程遠いことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-18T13:54:38Z)
• MemCompiler: Compile, Don't Inject -- State-Conditioned Memory for Embodied Agents [29.872311031034368]
  本稿では,メモリ利用をステートコンディション・メモリ・コンパイルとして再構成するMemCompilerを提案する。 Across Alf World、EmbodiedBench、ScienceWorldでは、MemCompilerは無メモリよりも一貫して改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-08T11:07:04Z)
• Memory Transfer Learning: How Memories are Transferred Across Domains in Coding Agents [56.078070829341534]
  メモリベースの自己進化は、コーディングエージェントにとって有望なパラダイムとして登場した。 ヘテロジニアスドメインからの統一メモリプールを利用して、textbfMemory Transfer Learning (MTL) について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-15T15:50:29Z)
• FUSELOC: Fusing Global and Local Descriptors to Disambiguate 2D-3D Matching in Visual Localization [52.57327385675752]
  直接2D-3Dマッチングではメモリが大幅に削減されるが、より大きくあいまいな検索空間のために精度が低下する。 重み付き平均演算子を用いて局所的および大域的記述子を融合することにより、この曖昧さに対処する。 メモリを43%削減し、1.6倍高速に動作しながら、階層的な手法に近いパフォーマンスを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T23:42:16Z)
• StarMalloc: A Formally Verified, Concurrent, Performant, and Security-Oriented Memory Allocator [3.7554217682190365]
  本稿では,より効率的な検証を可能にするために,依存型とモジュール抽象に依存したStarMallocの特定と検証方法を示す。 StarMallocはFirefoxブラウザを含む現実世界のプロジェクトで使用でき、10の最先端メモリアロケータに対して評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T14:29:01Z)
• LaMemo: Language Modeling with Look-Ahead Memory [50.6248714811912]
  右側トークンへの漸進的参加により再帰記憶を向上させるLook-Ahead Memory(LaMemo)を提案する。 LaMemoは、メモリ長に比例した追加のオーバーヘッドで、双方向の注意とセグメントの再発を受け入れる。 広く使われている言語モデリングベンチマークの実験は、異なる種類のメモリを備えたベースラインよりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T06:11:25Z)
• Memory Planning for Deep Neural Networks [0.0]
  推論中のDNNのメモリ割り当てパターンについて検討する。 このようなtexttmutex競合による遅延は、ユーザ向けサービスにおいて望ましくないボトルネックを生み出します。 PyTorchディープラーニングフレームワークにおける textttMemoMalloc の実装について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T05:28:18Z)
• Efficient Regional Memory Network for Video Object Segmentation [56.587541750729045]
  半教師付きVOS(Regional Memory Network, RMNet)のための新しいローカル-ローカルマッチングソリューションを提案する。 提案するrmnetは、メモリとクエリフレームの両方における類似オブジェクトのあいまいさを効果的に緩和する。 実験結果から,提案したRMNetは,DAVISおよびYouTube-VOSデータセットの最先端手法に対して良好に動作することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T02:08:46Z)
• Kanerva++: extending The Kanerva Machine with differentiable, locally block allocated latent memory [75.65949969000596]
  エピソディックメモリとセマンティックメモリは、人間のメモリモデルの重要なコンポーネントです。 我々は、エピソードメモリとセマンティックメモリのギャップを埋める新しい原理ベイズメモリ割り当てスキームを開発しました。 この割り当て方式がメモリ条件画像生成の性能を向上させることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T18:40:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。