仮想ガベージコレクタ（VGC）：Python並列ランタイム向けゾーンベースのガベージコレクションアーキテクチャ
ゾーンベースGCでメモリ予測仮想ガベージコレクタ（VGC）は、Pythonランタイムにおける実行予測性とメモリ挙動を改善するため、ゾーンベースのメモリ管理アーキテクチャを提案しています。
本設計は、オブジェクトライフサイクルを管理する「アクティブVGC」と、コンパイル時最適化を担う「パッシブVGC」から成る二層モデルを採用しています。
VGCは、伝統的なヒープトラバーサルや世代ヒューリスティクスに依存せず、メモリゾーニングとチェックポイントベースの状態評価を導入することで、アロケーションの攪乱を低減します。
さらに実行のパーティショニングによりワークロードを分離し、メモリプレッシャーの局所化を可能にし、より決定論的な振る舞いを実現します。
この成果は、ゾーンベースの割り当てとパーティション化された実行が、Pythonシステムのスケーラビリティとメモリの予測性を高める基盤となることを示しています。
原文の冒頭を表示（英語・3段落のみ）
View PDF
HTML (experimental)
Abstract:The Virtual Garbage Collector (VGC) proposes a zone-based memory management architecture aimed at improving execution predictability and memory behavior in Python runtimes. The design explores a dual-layer model consisting of an Active VGC, responsible for managing runtime object lifecycles, and a Passive VGC, intended as a compile-time optimization layer for static allocation planning. Rather than relying on traditional heap traversal or generational heuristics, VGC introduces memory zoning and checkpoint-based state evaluation to reduce allocation churn and constrain garbage collection scope. Execution partitioning is experimentally evaluated to isolate workloads and localize memory pressure, enabling more deterministic behavior under loop-intensive, recursive, and compute-heavy workloads. This work presents the architectural principles, execution model, and experimental observations of VGC within a partition-aware runtime context. While the full realization of the dual-layer design is an ongoing effort, the results indicate that zone-based allocation and partitioned execution provide a viable foundation for improving scalability and memory predictability in Python-oriented systems.
※ 著作権に配慮し、引用は冒頭3段落までです。続きは元記事をご覧ください。