前言 在深度学习模型训练中,每次迭代过程中都涉及到Tensor的创建和销毁,伴随着的是内存的频繁 malloc和free操作,可能对模型训练带来不必要的 overhead. 在主流的深度学习框架中,会借助 chunk 机制的内存池管理技术来避免这一点.通过实事先统一申请不同 chunk size 的内存,并记录到内存池中.创建一个Tensor时,若内存池中存在满足需求的可用内存,则直接分配.销毁一个Tensor时,并不马上free掉还给系统,而是标记为可用状态,放在内存池供下个Tensor使用.

要想了解redis底层的内存管理是如何进行的,直接看源码绝对是一个很好的选择 下面是我添加了详细注释的源码,需要注意的是,为了便于源码分析,我把redis为了弥补平台差异的那部分代码删了,只需要知道有这个东西便好 下面我会贴上两份源码:一份是我自己的,有删减添加了注释的,一部分是原生的,可以做个参考对照 redis内存管理部分的源码在zmalloc.h文件和zmalloc.c文件 推荐文章: https://www.cnblogs.com/likui360/p/5272443.html http

本篇文章主要剖析Spark的内存管理体系. 在上篇文章 spark 源码分析之十四 -- broadcast 是如何实现的?中对存储相关的内容没有做过多的剖析,下面计划先剖析Spark的内存机制,进而进入内存存储,最后再剖析磁盘存储.本篇文章主要剖析内存管理机制. 整体介绍 Spark内存管理相关类都在 spark core 模块的 org.apache.spark.memory 包下. 文档对这个包的解释和说明如下: This package implements Spark's memory

作者:Calix,转载请注明出处:http://calixwu.com 最近研究了一下memcached的源码,在这里系统总结了一下笔记和理解,写了几 篇源码分析和大家分享,整个系列分为“结构篇”和“源码篇”,建议先从结构篇开始看起,要特别说明的是我本次分析的是memcached1.4.20的版 本,不同版本会有所差异,另外,文章均为本人的个人理解,如果解析得不好或者错误的地方敬请指正. 好了,不啰嗦了,下面是导航: [结构篇] Memcached源码分析之从SET命令开始说起 Memcache

RTKLIB源码解析(一)--单点定位(pntpos.c) 标签: GNSS RTKLIB 单点定位 [TOC] pntpos int pntpos (const obsd_t *obs, int n, const nav_t *nav, const prcopt_t *opt, sol_t *sol, double *azel, ssat_t *ssat, char *msg) 所在文件:pntpos.c 功能说明:依靠多普勒频移测量值和伪距来进行单点定位,给出接收机的位置.速度和钟差 参数说

1.整数集合:整数的集合,升序排序,无重复元素 2.整数集合intset是集合键的底层实现之一,当一个集合只包含整数值的元素,并且这个集合的元素数量不多时,redis会使用整数集合作为集合键的底层实现 3.intset可通过属性自定义编码方式(int16_t/int32_t/int64_t) 4.当往inset插入新元素时,如果新元素的类型比inset的原编码类型长,那么要先对inset进行“升级”操作 5.升级操作:(不可逆操作) 1)根据新元素的类型,扩展intset底层数组的空间大小,并且

问题 : netty的 ByteBuff 和传统的ByteBuff的区别是什么? HeapByteBuf 和 DirectByteBuf 的区别 ? HeapByteBuf : 使用堆内存,缺点 ,socket 传输的时候由于需要复制的原因,慢一点 DirectByteBuf : 堆外内存,可以使用零拷贝 概述 netty ByteBuf 存在两个指针,分成三个区域: 已读区(可丢弃),未读区(未读),可写区 .不像之前JDK 的 ByteBuffer 中只有一个position 指针.例如以下

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

本文主要分享Netty中PoolChunk如何管理内存. 源码分析基于Netty 4.1.52 内存管理算法 首先说明PoolChunk内存组织方式. PoolChunk的内存大小默认是16M,Netty将它划分为2048个page,每个page为8K. PoolChunk上可以分配Normal内存块. Normal内存块大小必须是page的倍数. PoolChunk通过runsAvail字段管理内存块. PoolChunk#runsAvail是PriorityQueue数组,其中Priorit

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客: https://www.luozhiyun.com/archives/448 本文使用的go的源码15.7 概述 提到"调度",我们首先想到的就是操作系统对进程.线程的调度.操作系统调度器会将系统中的多个线程按照一定算法调度到物理CPU上去运行.虽然线程比较轻量,但是在调度时也有比较大的额外开销.每个线程会都占用 1M 以上的内存空间,线程切换和恢复寄存器中的内容也需要向系统申请资源. Go 语言的 Goroutine 可以

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/475 本文使用的 Go 的源码1.15.7 介绍 三色标记法 三色标记法将对象的颜色分为了黑.灰.白,三种颜色. 黑色:该对象已经被标记过了,且该对象下的属性也全部都被标记过了(程序所需要的对象): 灰色:该对象已经被标记过了,但该对象下的属性没有全被标记完(GC需要从此对象中去寻找垃圾): 白色:该对象没有被标记过(对象垃圾): 在垃圾收集器开始工作时,从 GC

侯捷先生说过这么一句话 :  源码之前,了无秘密. 要了解Cocos2d-x的内存管理机制,就得阅读源码. 接触Cocos2d-x时, Cocos2d-x的最新版本已经到了3.2的时代,在学习Cocos2d-x 3.x的时,经常会写点很小的例子,比如创建一个精灵Sprite, 然后设计精灵的动作Action等等,或者添加图层Layer并设置相应属性等等.在创建这些元素的时候,都会先进行这样的操作 : cocos2d::Sprite* m_sprite = cocos2d::Sprite::cre

之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开,即下载Block文件的功能.然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理,注册Executor的BlockManager.更新Executor上Block的最新信息.询问所需要Block目前所在的位置以及当Executor运行结束时,将Executor移除等等.那么Driver与Executor之间是怎么交互的呢

Nginx源码分析&内存模块 今天总结了下C语言的内存分配问题,那么就看看Nginx的内存分配相关模型的具体实现.还有内存对齐的内容~~不懂的可以看看~~ src/os/unix/Ngx_alloc.h&Ngx_alloc.c 先上源码: /* * Copyright (C) Igor Sysoev * Copyright (C) Nginx, Inc. */ #ifndef _NGX_ALLOC_H_INCLUDED_ #define _NGX_ALLOC_H_INCLUDED_ #in

LevelDB(v1.3) 源码阅读系列使用 LevelDB v1.3 版本的代码,可以通过如下方式下载并切换到 v1.3 版本的代码: $ git clone https://github.com/google/leveldb.git $ cd leveldb $ git checkout -b v1.3 v1.3 本文涉及的代码文件为: util/arena.h util/arena.cc 一.简介 Arena 是一个简单的内存分配器.通过一个 Arena 对象,可以进行一些内存分配操作.A

摘要:由于近期打算修改Python解释器以实现pyc文件的加密/解密,出于保密的要求,解密之后的数据只能放在内存中,不能写入到文件中.但是后续的解析pyc文件的代码又只能接受FILE*作为入参,所以就提出了一种把通过FILE*来访问内存的需求,下文是针对这个需求的几个方面的尝试及其结论. 以下尝试的前提是:Win7 + VS2010. 在vc中,FILE其实就是_iobuf,定义如下: struct _iobuf { char *_ptr; //文件输入的下一个位置 int _cnt; //当前

原文地址:http://creator.cnblogs.com/ 数据存储: 之前在介绍Journal的时候有说到为什么MongoDB会先把数据放入内存,而不是直接持久化到数据库存储文件,这与MongoDB对数据库记录文件的存储管理操作有关.MongoDB采用操作系统底层提供的内存文件映射(MMap)的方式来实现对数据库记录文件的访问,MMAP可以把磁盘文件的全部内容直接映射到进程的内存空间,这样文件中的每条数据记录就会在内存中有对应的地址,这时对文件的读写可以直接通过操作内存来完成(而不是fr

quartz2.2.1集群调度机制调研及源码分析引言quartz集群架构调度器实例化调度过程触发器的获取触发trigger:Job执行过程:总结:附: 引言 quratz是目前最为成熟,使用最广泛的java任务调度框架,功能强大配置灵活.在企业应用中占重要地位.quratz在集群环境中的使用方式是每个企业级系统都要考虑的问题.早在2006年,在ITeye上就有一篇关于quratz集群方案的讨论:http://www.iteye.com/topic/40970 ITeye创始人@Robbin在8楼

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quartz2.2.1集群调度机制调研及源码分析 原文地址:http://demo.netfoucs.com/gklifg/article/details/27090179 引言quartz集群架构调度器实例化调度过程触发器的获取触发trigger:Job执行过程:总结:附: 引言 quratz是目前最为成熟,使用最广泛的java任务调度框架,功能强大配置灵活.在企业应用中占重要地位.quratz在集群环境中的使用方式是每个企业级系统都要考虑的问题.早在2006年,在ITeye上就有一篇关于qu