经过细测,Cortex-M3的double类型必须4字节对齐访问,其他诸如float,int,short 可以非对齐访问.否则将会产生硬件异常!即访问double类型地址必须能被4整除,测试代码如下: 1: /* 测试Cortex-M3类型对齐访问 2: * i,j,k,l控制对齐长度,对齐 3: * 长度不符合是将产生HardFault 4: * 异常 5: */ 6: double *p; 7: float *q; 8: int *t; 9: short *r; 10: char buf[3

同样的代码,在vs下运行正常,在android ndk下却崩溃: signal 7(SIGBUS),code 1 (BUS_ADRALN),fault addr 0xe6b82793 Func(short *pVY[]) { short *dstY[2] = {pVY[0],pVY[1]};//使用backtrace定位,crash在这一句 } pVY[0],pVY[1]是从一个统一分配的buffer偏移得来的. 1.考虑内存对齐的原因 pVY[0],pVY[1]:0xee25ffe0,0xee

一.为什么需要内存对齐? 无论做什么事情,我都习惯性的问自己:为什么我要去做这件事情? 是啊,这可能也是个大家都会去想的问题, 因为我们都不能稀里糊涂的或者.那为什么需要内存对齐呢?这要从cpu的内存访问机制说起. 为了了解清楚cpu的内存访问机制,昨天整晚都在查找资料,但是还是找不到很好的介绍资料.后来只是找到了相关 的一些介绍的博客. 这些博客中大多都是以介绍内存对齐为主要目的,然后顺带着说一下cpu的内存访问机制,所以 找不到权威的资料,后来听说<<汇编语言编程艺术>>这本书

在笔试时,经常会遇到结构体大小的问题,实际就是在考内存地址对齐.在实际开发中,如果一个结构体会在内存中高频地分配创建,那么掌握内存地址对齐规则,通过简单地自定义对齐方式,或者调整结构体成员的顺序,可以有效地减少内存使用.另外,一些不用边界对齐.可以在任何地址(包括奇数地址)引用任何数据类型的的机器,不在本文讨论范围之内. 什么是地址对齐 计算机读取或者写入存储器地址时,一般以字(因系统而异,32位系统为4个字节)大小(N)的块来执行操作.数据对齐就是将数据存储区的首地址对齐字大小(N)的某个整数

当我们写一个class类,然后sizeof(),然后发现这个值往往比你想象的大,这是为什么呢?这里就要讲到内存对齐的问题. 先来看一下内存对齐的几条原则: 1.对于class(struct/union)的各个成员,第一个数据成员放在偏移为0的地方,以后每个数据成员存储的其实位置要从该成员大小或者成员的子成员大小(只要该成员有子成员,比如说是数组,结构体等)的整数倍开始: 2.结构体作为成员时,结构体成员要从其内部最大元素大小的整数倍地址开始存储: 3.结构体的总大小,也就是sizeof的结果,必

1. 什么是DMA 直接内存访问是一种硬件机制,它允许外围设备和主内存之间直接传输它们的I/O数据,而不需要系统处理器的参与.使用这种机制可以大大提高与设备通信的吞吐量.   2. DMA数据传输 有两种方式引发数据传输: 第一种情况:软件对数据的请求 1. 当进程调用read,驱动程序函数分配一个DMA缓冲区,并让硬件将数据传输到这个缓冲区中.进程处于睡眠状态. 2. 硬件将数据写入到DMA缓冲区中,当写入完毕,产生一个中断 3. 中断处理程序获取输入的数据,应答中断,并唤起进程,该进程现在即

问题引入 定义一个结构体的一般形式为: struct 结构体名 { //类型说明符 成员名; }; 例如有如下结构体: struct Stu { int id; char sex; float hight; }; 那么一个这样的结构体变量占多大内存呢?也就是 cout<<sizeof(Stu)<<endl; 会输出什么? 在了解字节对齐方式之前想当然的会以为:sizeof(Stu) = sizeof(int)+sizeof(char)+sizeof(float) = 9. 然而事实

title: [CUDA 基础]4.3 内存访问模式 categories: - CUDA - Freshman tags: - 内存访问模式 - 对齐 - 合并 - 缓存 - 结构体数组 - 数组结构体 toc: true date: 2018-05-03 22:08:07 Abstract: 本文介绍内存的访问过程,也就是从应用发起请求到硬件实现的完整操作过程,这里是优化内存瓶颈的关键之处,也是CUDA程序优化的基础. Keywords: 内存访问模式,对齐,合并,缓存,结构体数组,数组结构

waylau/netty-4-user-guide: Chinese translation of Netty 4.x User Guide. 中文翻译<Netty 4.x 用户指南> https://github.com/waylau/netty-4-user-guide Rich Buffer Data Structure 丰富的缓冲实现 · GitBook https://waylau.com/netty-4-user-guide/Architectural%20Overview/Ric

CUDA Pro:通过向量化内存访问提高性能 许多CUDA内核受带宽限制,而新硬件中触发器与带宽的比率不断提高,导致带宽受限制的内核更多.这使得采取措施减轻代码中的带宽瓶颈非常重要.本文将展示如何在CUDA C / C ++中使用向量加载和存储,以帮助提高带宽利用率,同时减少已执行指令的数量. 从以下简单的内存复制内核开始. __global__ void device_copy_scalar_kernel(int* d_in, int* d_out, int N) { int idx = bl

>>关于重排序 重排序通常是编译器或运行时环境为了优化程序性能而采取的对指令进行重新排序执行的一种手段. 重排序分为两类:编译期重排序和运行期重排序,分别对应编译时和运行时环境. >>JMM重排序的例子 >>As-if-serial语义 as-if-serial语义的意思是,所有的动作(Action)都可以为了优化而被重排序,但是必须保证它们重排序后的结果和程序代码本身的应有结果是一致的. Java编译器.运行时和处理器都会保证单线程下的as-if-serial语义.

引用:内存字节对齐 写出一个struct,然后sizeof,你会不会经常对结果感到奇怪?sizeof的结果往往都比你声明的变量总长度要大,这是怎么回事呢?讲讲字节对齐吧. /******************************分割线 如果体系结构是不对齐的,A中的成员将会一个挨一个存储,从而sizeof(a)为11.显然对齐更浪费了空间.那么为什么要使用对齐呢? 体系结构的对齐和不对齐,是在时间和空间上的一个权衡.对齐节省了时间.假设一个体系结构的字长为w,那么它同时就假设了在这种体系结

当今数据计算领域的主要应用程序和模型可大致分为三大类: (1)联机事务处理(OLTP). (2)决策支持系统(DSS) (3)企业信息通讯(BusinessCommunications) 上述三类系统设计人员在计算平台的体系结构方面可以选择: (1)小型独立服务器模式 (2)对称多处理SMP(Symmetrical Multi-Processing)模式 (3)大规模并行处理MPP(Massive Parallel Processing)模式 (4)非统一内存访问架构NUMA(Non Unifo

转自:http://blog.csdn.net/wangyanguiyiyang/article/details/53312049 struct内存对齐问题 1:数据成员对齐规则:结构(struct)(或联合(union))的数据成员,第一个数据成员放在offset为0的地方,以后每个数据成员存储的起始位置要从该成员大小的整数倍开始(比如int在32位机为4字节,则要从4的整数倍地址开始存储. 2:结构体作为成员:如果一个结构里有某些结构体成员,则结构体成员要从其内部最大元素大小的整数倍地址开始

今天写程序的时候突然想到一点,记录一下: 计算机内存地址是线性排列组织的,而利用for循环对高维数组结构进行遍历处理的时候,要保证最内层for循环遍历的是高维数组的最低维度,这样可以最大化利用CPU的cache,举个例子: 假设有一个二维图像P(x,y),x为行数,0<=x<=M-1,y为列数,0<=y<=N-1. 若想遍历图像内所有的像素,写程序的时候,有以下两种嵌套for: ;x<M;x++){ ;y<N;y++){ // ... } } 和 ;y<N;y++

白杨 http://baiy.cn 在我几年前开始写<C++编码规范与指导>一文时,就已经规划着要加入这样一篇讨论 C++ 异常机制的文章了.没想到时隔几年以后才有机会把这个尾巴补完 :-). 还是那句开场白:“在恰当的场合使用恰当的特性” 对每个称职的 C++ 程序员来说都是一个基本标准.想要做到这点,就必须要了解语言中每个特性的实现方式及其时空开销.异常处理由于涉及大量底层内容,向来是 C++ 各种高级机制中较难理解和透彻掌握的部分.本文将在尽量少引入底层细节的前提下,讨论 C++ 中这一

Memory Ordering   Background 很久很久很久以前,CPU忠厚老实,一条一条指令的执行我们给它的程序,规规矩矩的进行计算和内存的存取. 很久很久以前, CPU学会了Out-Of-Order,CPU有了Cache,但一切都工作的很好,就像很久很久很久以前一样,而且工作效率得到了很大的提高. 很久以前,我们需要多个CPU一起工作,于是出现了传说中的SMP系统,每个CPU都有独立的Cache,都会乱序执行,会打乱内存存取顺序,于是事情变得复杂了…… Problem 由于每个CP

title: [CUDA 基础]5.4 合并的全局内存访问 categories: - CUDA - Freshman tags: - 合并 - 转置 toc: true date: 2018-06-04 21:34:22 Abstract: 本文介绍使用共享内存进行矩阵转置以减少内存的交叉访问 Keywords: 合并,转置 开篇废话 没废话,看以前的废话感觉自己像个傻瓜..就像以后看我正在写的文字一样. 还记得我们矩阵转置的例子么,在全局内存部分介绍的:4.4核函数可达到的带宽 在4.4中我

title: [CUDA 基础]5.3 减少全局内存访问 categories: - CUDA - Freshman tags: - 共享内存 - 归约 toc: true date: 2018-06-04 19:47:29 Abstract: 本文介绍使用共享内存进行归约,并比较全局内存归约与共享内存归约之间的性能差距 Keywords: 共享内存,归约 开篇废话 逻辑是非常重要的,一旦你学会了逻辑,很多假的东西你可以轻松的识别出来,这会使你更加强大而不会被任何人或者组织洗脑. 废话少说,开始

一. 单个寄存器操作读写内存 内存访问指令格式:<opcode><cond> Rd, [Rn] Rn 中保存的是一个内存的地址值 1. 内存写指令  [ str,strb,strh ]单个寄存器 1) [ str ]写 4 个字节 ldr r0, =0x12345678 @ mov r1, #0x40000000 str r0, [r1] @ 将r0中的数据写入 r1 指向的内存中; str写4个字节 2)[ strb ]写 1 个字节 strh r0, [r1] @ 把 r0 中

为什么要进行内存对齐以及对齐规则 C/C++—— 内存字节对齐规则 C++内存字节对齐规则