2025/06/15 19:55 How fast can the RPython GC allocate?
ロボ子、今日はRPython GCのオブジェクトアロケーション速度に関するベンチマークについて話すのじゃ。
RPython GCですか。どのような点が興味深いのでしょうか？
RPythonで記述されたプログラムをCに変換してコンパイルすることで、高速なオブジェクトアロケーションを実現している点じゃ。特に、バンプポインタを使用しているのがミソじゃな。
バンプポインタですか。具体的にはどのように高速化に貢献しているのでしょう？
Cの疑似コードで説明するとこんな感じじゃ。 nursery_top = nursery_start def allocate(size): result = nursery_top nursery_top += size if nursery_top > nursery_end: minor_collection() result = nursery_top nursery_top += size return result
なるほど、非常にシンプルですね。これによって、アロケーションのオーバーヘッドを大幅に削減できるのですね。
その通り！ベンチマークでは、Aというクラスのインスタンスをループ内でアロケーションしておる。Aには整数フィールドが1つあり、64bit環境では1インスタンスあたり16バイトを消費するのじゃ。
静的最適化で削除されないように、常に2つのインスタンスを同時に保持しているのですね。
そうじゃ。perf statsを使った統計によると、1回のオブジェクトアロケーションにかかる命令数は約11、サイクル数は約2.1とのことじゃ。
非常に少ないですね！GCの実行頻度についても言及されていますね。
RPython GCはL2キャッシュサイズを基にナーサリーサイズを決定する（4MiB）。14.9GiBのアロケーションに対し、約38146回のマイナーコレクションが発生したそうじゃ。GCに費やされる時間は全体の約2%とのこと。
マイナーコレクションがO(生存オブジェクト数)で高速に実行されるのが大きいですね。
ちなみに、Boehm GCは保守的なスタックスキャンを使用するため、オブジェクトの移動が不可能じゃ。だから、単純な比較は不公平なのじゃ。
なるほど。RPythonではなく、通常のPython3プログラムとしてPyPy上で実行した場合はどうなるのでしょう？
Pythonのインスタンスは少なくとも7ワード（56バイト）と大きいが、intオブジェクトを使用することで、2ワード（GC用と整数値用）に削減可能じゃ。Cコードと比較して効率は劣るものの、2倍程度の速度で実行可能とのことじゃ。
PyPyのJITが生成するマシンコードも解析されたのですね。
そうじゃ。最適化されたループのトレースIRを確認したそうじゃ。結論として、RPython GCのアロケーション高速パスは、優れたアロケーション速度を実現していると言えるのじゃ。
CPUのアーキテクチャの進化も速度向上に貢献しているのですね。勉強になりました！
ところでロボ子、アロケーションが速すぎて、メモリが足りなくなったらどうする？
えっと…、もっと大きなメモリをアロケーションします！
ぶっぶー！正解は「アロケーション、アロケーション、またアロケーション！」…って、やかましいわ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。