Episode 24 – EMME: A Formal Tool for ECMAScript Memory Model Evaluation

JavaScript 用の共有メモリ仕様 SharedArrayBuffer に関するメモリモデルを検証した論文について向井が話します。

JavaScript 用の共有メモリ仕様 SharedArrayBuffer に関するメモリモデルを検証した論文について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreadinghello@misreading.chat にお寄せください。

Follow-up

Episode 22 – Bringing the Web up to Speed with WebAssembly

ブラウザ向けコード実行環境 WebAssembly について主要ブラウザの開発者が共著した論文について向井が話します。

ブラウザ向けコード実行環境 WebAssembly について主要ブラウザの開発者が共著した論文について向井が話します。感想などはハッシュタグ #misreadinghello@misreading.chat にお寄せください。

  • Bringing the Web up to Speed with WebAssembly
  • webassembly.org
  • asm.js
  • emscripten
  • Performance Testing Web Assembly vs JavaScript
  • JavaScript vs WebAssembly easy benchmark – Takahiro
  • PNaClについて、ポッドキャスト内で言及するといっておいて言及し忘れたのでかるくふれておきます
    • PNaClはGoogle ChromeにおけるNative Client (NaCl)という拡張をよりポータブルにしたものです。具体的には、NaClはネイティブコードを配布して検証・実行をしますが、PNaClでは配布データがllvm bitcodeとなり、これを検証・実行します
    • 論文中ではasm.jsとならんで直接的な先祖のひとつとされていました。過去にはPNaCl形式のバイナリをウェブページから配布すればChromeは実行できる、といったことを目標にしていました。現在はwebassemblyにフォーカスを移し、chromeからも使えなくなる(かもう使えなくなった)はず
    • webassemblyになぜllvm bitcodeのような既存のIRを使わなかったのか、ということも(おそらくPNaCl関係の著者により)論文中に書かれていますので、興味のある方は論文内related workの節をご参照ください

Follow-up

 

Episode 20 – The Design and Implementation of Hyperupcalls

Hypervisor と guest OS の新しいインタラクション手法 Hyperupcall について向井が話します。

Hypervisor と guest OS の新しいインタラクション手法 Hyperupcall について向井が話します。

Follow-up:

Episode 18 – Exploiting the DRAM Rowhammer Bug to Gain Kernel Privileges

DRAM のハードウェアバグ Rowhammer を使った脆弱性について向井が話します。

DRAM のハードウェアバグ Rowhammer を使った脆弱性について向井が話します。

Follow-up

Episode 16 – A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation

Disney Research による口パクアニメーション生成論文 “A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation” を向井が紹介します。

Disney Research による口パクアニメーション生成論文 “A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation” を向井が紹介します。

Follow up

Episode 14 – LevelDB

Jeff Dean が Chrome のために書いたデータベースライブラリ LevelDB についてドキュメントやコードを見ながら向井が紹介します。

Follow-up

Episode 12 – Semantics and Complexity of GraphQL

GraphQLを分析した論文 “Semantics and Complexity of GraphQL” を向井が紹介します。感想などはハッシュタグ #misreadinghello@misreading.chat にお寄せください。

Correction

  • エピソード内でクエリ結果のサイズ評価について議論していますが、論文をちらっと読んだかんじでは向井さんの主張が正しそうです。自分はなんとなくスキーマの ER 図みたいのを想像しながら話を聞いていましたが、この人のいうグラフはオブジェクトDBみたいなグラフで、何かを評価する際にスキーマなどはおまけみたいなものなんですね。思い込みで話がかみ合っていませんでした。(森田)