情報を発信する人のところに情報が集まることを日々実感しているので、Linuxのメモリ管理に特に詳しいわけではないのですが最近遭遇した問題について自分の理解を書いておきます。ざっと調べても同じことを書いている人を見つけられなかったので、公開には意義があると考えています。識者の方がフィードバックをくださると嬉しいです。 ※ AIの出力をベースに書いているのでいつもと少し文体が違います。 背景 要約 調査 再現の難しさ Goアプリケーションの調査 pprofによる分析 GCログの調査 Linuxの調査 Goランタイムの調査 GoのGCとTHP khugepagedの問題 Goランタイムにおける回避策 回避策の削除 max_ptes_noneのデフォルト値について MADV_NOHUGEPAGEをやめた理由 調査内容まとめ 解決策 検証 C言語 Go言語 まとめ 背景 Go言語で書かれたOSSのア
moldを作ったのは「大学院の単位を取るため」だった 秋葉：植山さんと最初に接点を持ったのは、僕がマウンテンビューのMicrosoft Researchでインターンをしていた時だったと記憶しています。エンジニアならば誰が見ても驚くような開発を成し遂げ続けているので、ぜひ詳しくお話を聞きたいと思い対談のリクエストをさせていただきました。 植山：ありがとうございます。初めてお会いした当時から、秋葉さんはプログラミングコンテストの上位ランカーで実力があって、おまけに話も上手かった。なかなか直接関わる機会はなかったけど、時流に乗ってディープラーニングに着手して活躍しているという話はよく耳にしていました。 秋葉：確かに、植山さんと知り合った頃はまだディープラーニングには手を出していなかったですね。今ではAIへと専門領域を移して久しいので、振り返ると長い時間が経ちました。 今回は、個人の力で優れたプロ
米国防総省DARPA、C言語のコードからRustへの自動変換実現を目指す「TRACTOR」プログラム開始 アメリカ国防総省 DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency：国防高等研究計画局）は、C言語のコードからRust言語のコードへ高い精度での自動変換実現を目指す「TRACTOR」（Translating All C to Rust）プログラムの開始を発表しました。 DARPAは軍事技術の開発および研究を行う機関であり、現在のインターネットはDARPAの前身となるARPAが1967年に開始した「ARPANET」がその起源であることはよく知られています。 DARPAが発表したTRACTORプロジェクトは、C言語のコードからRust言語のコードへの自動変換を高い精度で実現することで、過去にC言語で開発された多くのソフトウェアをメモリ安全なソフ
PHPに関する日本最大のカンファレンスである「PHPカンファレンス2024」が2024年12月22日（日）に開催されます。カンファレンス盛り上げ企画として、開催までの5ヶ月間にわたりPHPの技術記事の連載を企画しました。この記事のお読みの皆さんには、PHPのさまざまな技術に触れながらカンファレンス当日を楽しみにしていただければと思います。 第1回目の今回は、「PHPの中身の読み方」がテーマです。 はじめに プログラミング言語であるPHPは、オープンソースとしてその処理系のソースコードも公開されていて、誰でも中身を見ることができます。PHPの処理系そのものはC言語で書かれているので、PHPの実行の仕組みを理解するにはC言語の知識が必要となります。それなりに歴史があるプロジェクトなので深くまで探ろうとすると骨が折れますが、きちんと整理されたソースコード構成になっているので概要をざっくり把握する
GoogleのAI研究部門であるGoogle DeepMindで働くニコラス・カルリーニ氏が、「正しいAIの使い方」を解説しています。 How I Use "AI" https://nicholas.carlini.com/writing/2024/how-i-use-ai.html カルリーニ氏は大規模言語モデル(LLM)が世間から「過大評価されている」と感じているそうです。しかし、「過去1年間、毎週少なくとも数時間をLLMの利用に費やしてきた身として、私が与える困難なタスクをLLMが解決する能力には感銘を受けています」とも記しており、LLMヘビーユーザーの意見として、その能力に太鼓判を押しています。カルリーニ氏は「LLMのおかげで研究プロジェクトとサイドプロジェクトの両方でコードを書くのが少なくとも50％速くなりました」と記し、LLMがユーザーの作業効率を大きく高めることにつながると指
NTTデータは生成AI（人工知能）を活用したシステム開発の取り組みを進めている。既にNTTデータグループ全体（NTTデータグループ、NTTデータ、NTT DATA,Inc.）で140件程度のプロジェクトにおいて、ソフトウエア開発における生成AI活用の提案・適用をしてきた。 NTTデータグループ技術革新統括本部Apps＆Data技術部Global Program Leadの海浦隆一課長は「生成AIは開発の効率化を行う手段として自動化の次に来たもの。自動化と並走し、組み合わせて最大限の効果を発揮することを考えていく」と意気込む。 同社は生成AIをシステム開発における上流の要件定義から設計、製造、下流のテスト工程、マネジメントまで、いわゆるSI（システムインテグレーション）全般に幅広く用いている。例えばユーザーの要求の分析やソースコードからの設計情報の復元、マイグレーション、網羅的なテストの作成
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Goで解放したメモリが少しずつ戻ってくる現象 - knqyf263's blog
元Google植山 類の“実装力”の源をSakana AI・秋葉拓哉が探る「集団開発のしがらみに、個人開発で殴りこむ」 - エンジニアtype | 転職type
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【PHPの最前線】PHPカンファレンス実行委員と読み解く「PHPの中身」
Google DeepMindの研究者が解説する「正しいAIの使い方」とは？
「生成AI活用」がRFPで要件に、NTTデータはどう応えるか