Attesor: Linux VM向けRosetta 2のAI駆動リバースエンジニアリング

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: February 24, 2026🔗 Source
Attesor: Linux VM向けRosetta 2のAI駆動リバースエンジニアリング
Ad

Attesorは、AppleのRosetta 2バイナリ翻訳システムに焦点を当てたリバースエンジニアリングプロジェクトを含むGitHubリポジトリです。このプロジェクトは、Rosetta 2がx86_64アプリケーションをARM64 Apple Siliconハードウェア上で実行可能にする仕組みを理解し文書化することを目的としており、Linux仮想化への潜在的な影響も考慮されています。

プロジェクトの背景

このプロジェクトは、Appleのアーキテクチャ移行を文書化しています:1994年(Motorola 68000からPowerPCへ)、2006年(PowerPCからIntel x86_64へ)、そして2020年(Intel x86_64からApple Silicon ARM64へ)。Rosetta 2は、Intel Mac上でPowerPCアプリケーションを実行可能にした初代Rosetta(2006-2011)に続く、Appleの第三世代バイナリ翻訳ソリューションです。

Rosetta 2のアーキテクチャ

ソース資料によると、Rosetta 2はx86_64ユーザーアプリケーションとARM64 macOSカーネルの間の翻訳レイヤーとして機能します。アーキテクチャには以下が含まれます:

  • 翻訳器(AOT/JIT):事前翻訳と実行時翻訳の両方を処理
  • ランタイムライブラリ:ランタイムサポート機能を提供
  • システムコール翻訳:x86_64システムコールをARM64相当のものに変換

主要技術

  • 事前翻訳(AOT):インストール時にx86_64バイナリをARM64に翻訳し、翻訳済みコードをキャッシュに保存
  • 実行時翻訳(JIT):実行中にオンデマンドでコードブロックを翻訳し、動的にロードされるコードを処理
  • 命令セット翻訳:x86_64命令をARM64命令に、SSE/AVXベクトル命令をNEONベクトル命令に、x86_64フラグをARM64条件コードにマッピング
  • システムコール翻訳:システムコール境界を越えた異なる呼び出し規約とレジスタ状態を管理
Ad

実装詳細

Rosetta 2は/Library/Apple/usr/libexec/oah/に配置されています(「oah」は「Old Architecture Hardware」の略)。ここには以下が含まれます:

  • rosetta - メイン翻訳バイナリ
  • rosettad - Rosettaデーモン
  • librosetta.* - ランタイムライブラリ

Apple Silicon Macでは、Rosetta 2はデフォルトではインストールされていません。インストールは、Intelアプリケーションの初回起動時のプロンプト、またはコマンドラインでsoftwareupdate --install-rosettaを実行することでトリガーされます。

プロジェクト構成

リポジトリには以下のファイルが含まれています:

  • エクスポートと逆コンパイルのためのExportDecomp.javaexport_decomp.py
  • 逆コンパイルされたコンポーネントのrosetta_decomp.crosettad_decomp.c
  • rosetta_function_map.hおよび各種リファクタリングされたCファイル
  • 残りの作業を文書化したrosetta.TODO.md

このプロジェクトは、Rosetta 2の内部構造を文書化する継続的な取り組みであり、Linux仮想化環境向けの類似翻訳レイヤーの開発に役立つ可能性があります。

📖 全文を読む: HN AI Agents

Ad

👀 See Also

🦀
Tools

Tendril: ツールをその場で構築・登録する自己拡張エージェント

Tendrilは、ツールを自律的に発見、構築、登録するエージェンティックサンドボックスです。わずか3つのブートストラップツールから始まり、ユーザーに問い合わせることなく動的に機能レジストリを拡張します。

OpenClawRadar
SWE-rebench-V2リリース:コードエージェントトレーニング向け最大規模のオープン多言語データセット
Tools

SWE-rebench-V2リリース:コードエージェントトレーニング向け最大規模のオープン多言語データセット

NebiusはSWE-rebench-V2をリリースしました。これは現在、コーディングエージェントのトレーニング用として最大のオープンデータセットであり、大規模な強化学習トレーニングに特化して設計された、RL環境の大規模抽出のための自動化パイプラインを備えています。

OpenClawRadar
SkillMesh:大規模ツールカタログ向けMCP対応ルーター、コンテキストサイズを70%削減
Tools

SkillMesh:大規模ツールカタログ向けMCP対応ルーター、コンテキストサイズを70%削減

SkillMeshは、AIエージェントのクエリに対して関連するエキスパートカードのみを取得するMCP対応ルーターであり、コンテキストサイズを70%削減し、ツール選択を改善します。MCPサーバーを介したClaudeの統合、Codexスキルバンドル、OpenAIスタイルの関数スキーマをサポートしています。

OpenClawRadar
Caliby:面向AI代理的开源嵌入式向量数据库,支持文本+向量混合存储
Tools

Caliby:面向AI代理的开源嵌入式向量数据库,支持文本+向量混合存储

Calibyは、Pythonバインディング(pip install caliby)を備えたC++組み込みベクトルデータベースです。HNSW、DiskANN、IVF+PQインデックスをサポートし、pgvector比4倍のパフォーマンスを主張。AIエージェント/RAGユースケース向けに、テキストをベクトルと一緒にネイティブに保存します。

OpenClawRadar