コンピュータアーキテクチャの話(270) メインメモリのエラー訂正手法「Scrubbing」
メインメモリのScrubbing コンピュータの中では、プロセサに使われているトランジスタよりもメインメモリに使われているトランジスタの方が圧倒的に多い。したがって、プロセサよりも、メモリが故障したり、エラーしたりという頻度の方が高く、メモリのエラーを訂正することが重要である。発生頻度の高い間欠エラーに対しては、前述のSECDEDコードを使い、1ビットエラーが見つかれば、訂正されたデータをプロセサに送ると同時に、メモリにも書き戻してやれば良いのであるが、1つ問題がある。 メインメモリは容量が大きい。例えば8GBのメインメモリを100nsごとに8バイトずつ読んだとすると、順番に読んでも100秒かかる。実際の動作では、頻繁に使われる部分もあるが、連続稼働するサーバでは何十時間もアクセスされない番地も出てくる。このような番地では、1ビットエラーが発生しても長時間アクセスされないのでエラーが訂正さ
メモリの開放タイミング - Doge log
pythonの実メモリがいつ解放されるのか気になったので調べてみた。 pythonはメモリを確保する際にドバっと取って使い回すような仕組みを持っている。 （最近の言語はみんなそうかも） この領域をarenaと呼ぶ。 余談だけど2.5以前（2.5の初期も入るのかな？）のバージョンではarena領域は小さくなることはない。 （Timのパッチからスタート。使いまわしはあってもfreeされることはなかった） タイミング的な話なのでもう結論書いちゃうと PyObject_Mallocで作って PyObject_Freeで解放 とまあ普通だった。 使われてないpoolのblockとかはpython objectが解放される毎に解放しているようだ。 なので参照カウントを下げ、PyObject_Freeで解放された時点で全体のメモリも小さくなる。 基本的な確保するblockの単位が256Kなので大きいob
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【イベントレポート】 【NSREC 2011レポート】 放射線に対する半導体チップの強さを評価する
http://www.narihiro.info/resource/presen/python_memory_allocater.pdf
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