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DESCRIPTION:隨著 AI、雲端服務與大型應用持續提升記憶體需
 求，記憶體占用已不只是容量問題，也直接關係到成本
 與效能。不論是在個人電腦、行動裝置，或瀏覽器、Elect
 ron 應用等日常軟體中，「程式占用大量記憶體」也是使
 用者與開發者常見的困擾。\n\n然而，當我們在 Linux 上分
 析一個程式「用了很多記憶體」時，常會從 RSS、PSS 等指
 標開始觀察，但這些指標多半只能指出「目前佔用了多
 少記憶體」，卻難以回答「哪些 page 近期真的被存取」
 以及「哪些資料仍屬於程式的 working set」。\n\n因此，本
 議程將從 memory access profiling 的角度切入，回到 Linux kernel
  的 idle page tracking、DAMON 與 `mm/workingset.c` 之實作，分層
 剖析 kernel 如何透過底層訊號觀測與推論 workingset、記憶
 體冷熱分佈與 refault/reuse 行為。最後，使用 damo、idle_page
 _tracking 等開源工具設計實驗展示如何對記憶體存取行為
 進行觀測，並估計其 working set size。
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SUMMARY:分層剖析 Linux Kernel 如何觀測記憶體存取行為並推論 Working Set - 曾偉誠
URL:https://pretalx.coscup.org/coscup-2026/talk/DRAXDG/
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