，我肯定选择第一种， 但是，请注意，使用两种方式访问__global内存数据，对数据的对齐要求是不一样的： 对于第二种用 vloadn/vstoren读写方式，只要求__global内存指针以向量元素类型的字节长度对齐...(参见opencl vloadn/opencl vstoren的opencl原文说明)。...解决方案 现在我们知道，vloadn/vstoren读写内存向量数据因为对内存对齐要求低，所以相比是最安全的一种方式，但从性能上来说，=操作符直接赋值这种16字节对齐方式的内存读写却是更快的。...在向kernel传递数据的时候，不要使用CL_MEM_USE_HOST_PTR(即kernel直接使用主机内存地址的数据)，而是CL_MEM_COPY_HOST_PTR(即将主机数据复制到opencl设备内存...因为CL_MEM_COPY_HOST_PTR模式下OpenCL设备会为从主机复制来的数据分配内存，在分配内存的时候，会以根据你的结构定义确定合适的对齐模式，后续kernel对内存向量数据读写与主机端的数据无关
如果尝试使用指针和字节偏移量的组合，但没有对齐T，会导致运行时 crash。一般来说，保存到文件或网络流中的数据与内存中的数据流并不是遵守同样的限制，往往无法对齐。...改善任意内存对齐的加载操作，很重要的类型是它的值是可以进行逐位复制的类型，而不需要引用计数操作。这些类型通常被称为 "POD"（普通旧数据）或普通类型。...我们建议将未对齐加载操作的使用限制到这些 POD 类型里。...解决方案为了支持UnsafeRawPointer, UnsafeRawBufferPointer 以及他们的可变类型(mutable)的内存未对齐加载，我们提议新增 API UnsafeRawPointer.loadUnaligned...那么什么情况下加载非 POD 类型？只有当原始内存是另一个活跃对象时，且该对象的内存构造已经正确对齐。原来的 API（load）会继续支持这种情况。
关于ThreadStackSpoofer ThreadStackSpoofer是一种先进的内存规避技术，它可以帮助广大研究人员或红/蓝队人员更好地隐藏已注入的Shellcode的内存分配行为，以避免被扫描程序或分析工具所检测到...其思想是隐藏对线程调用堆栈上针对Shellcode的引用，从而伪装包含了恶意代码的内存分配行为。...函数的返回地址会分散在线程的堆栈内存区域周围，由RBP/EBP寄存器存储其指向。...; 工具下载 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/mgeeky/ThreadStackSpoofer.git 工具使用 使用样例...我们可以通过搜索规则查找调用堆栈未展开到系统库中的线程入口点： kernel32!BaseThreadInitThunk+0x14 ntdll!
在Android里，程序内存被分为2部分：native和dalvik，dalvik就是我们普通的Java使用内存，分析堆栈的时候使用的内存。...我们创建的对象是在这里面分配的，对于内存的限制是 native+dalvik 不能超过最大限制....Android 原生系统一般默认16M,但是国内手机一般都是特殊定制的,都有修改系统的内存大小,所有有时候,要查看具体应用系统分配的内存大小,还是需要实际去测试的, 测试方法如下: 方式一: ActivityManager...memory size算出來是MB, 获得的是heapgrowthlimit 1，maxMemory()方法获取系统可为APP分配的最大内存， 2，totalMemory() 获取APP当前所分配的内存...而heapsize是在manifest中设置了largeHeap=true 之后，可以使用的最大内存值 结论就是，设置largeHeap的确可以增加内存的申请量。
Android应用建立在Java虚拟机之上的，Google为了保证同时多个APP运行并及时唤醒，就为每个虚拟机设置了最大可使用内存，通过adb命令可以查看相应的几个参数， * [dalvik.vm.heapgrowthlimit...，这个数值同厂商跟版本都有关系，随着配置的提高，都在逐渐增大，既然虚拟机能使用的最大内存是dalvik.vm.heapsize，那么在申请内存的时候是不是一直到最大值才会GC呢？...答案肯定是否定的，从我们检测的曲线来看，在内存使用很低的时候，也会GC，看下图APP运行时情况： ?...那GC的时机到底是什么时候呢？是不是每次内存块分配的时候都会GC，这个应该也是否定的，本文就来简单的了解下内存分配、GC、内存增长等机制。...堆最大空闲值 dalvik.vm.heaptargetutilization 堆目标利用率 后面三个值用来确保每次GC之后Java堆已经使用和空闲的内存有一个合适的比例，这样可以尽量地减少GC的次数，堆的利用率为
另一个是sp gbp ：共享内存分配的关键对象，同时兼具Binder通信的功能，用来传递指令及共享内存的句柄，注意，这里只是抽象创建了对象，并未真正分配每一帧的内存...，内存的分配要等到真正绘制的时候才会申请，首先看一下分配流程： 分配的时机：什么时候分配 分配的手段：如何分配 传递的方式：如何跨进程传递 Surface被抽象成一块画布，只要拥有Surface就可以绘图...来申请内存，内存可能已经申请，也可能未申请，未申请，则直接申请新内存，每个surface可以对应32块内存： status_t BufferQueueProducer::dequeueBuffer(int...View绘制内存的使用 关于内存的使用，我们回到之前的Surface lock函数，内存经过反序列化，拿到内存地址后，会封装一个ANativeWindow_Buffer返回给上层调用： status_t...作者：看书的小蜗牛 原文链接:Android窗口管理分析（4）：Android View绘制内存的分配、传递、使用 仅供参考，欢迎指正
在Unity中，使用AssetBundle来加载资源可以提高资源加载效率和减少内存占用。...下面是使用AssetBundle加载资源的过程，以及如何在项目中合理使用AssetBundle来提高效率和减少内存占用的方法：使用AssetBundle加载资源的过程：创建AssetBundle：首先需要将需要加载的资源打包成...合理使用AssetBundle提高资源加载效率和减少内存占用的方法：按需加载：将资源打包成多个AssetBundle，按照功能模块、场景等进行划分。...可以使用类似对象池的方式来管理资源，复用已加载的AssetBundle和资源实例。精简资源：优化资源的大小和数量，减少加载和卸载过程的时间和内存开销。...以上是使用AssetBundle加载资源的过程和合理使用AssetBundle的方法，通过使用AssetBundle来加载资源，可以提高资源加载效率，减少内存占用，提升游戏性能。
我们考虑到网络运算是一层一层按顺序进行的，因此后面的层可以复用前面的层分配的内存。...上图是一个没有经过优化的内存重用的运行时的存储结构，红色块代表的是分配出来的内存，绿色块代表的是一个引用内存，蓝色箭头代表的是引用方向。数据流是自下而上流动的，层的计算顺序也是自下而上进行运算。...每一层都会分配自己的输出内存，这个输出被后续层引用为输入。对内存复用也有两种方法： 第一种内存复用的方法是输入内存复用。...如上图所示，如果我们的层运算是一个in-place模式，那么我们无须为输出分配内存，直接把输出结果写到输入的内存当中即可。...此时，Layer1的输出内存已经空闲下来，因此，Layer3不需要再分配自己的内存，直接引用Layer1的输出内存即可。
4.事件同步 4.2.3 后处理和FPGA清理 在主机代码的末尾，应使用适当的释放功能来释放所有分配的资源。...5.使用posix_memalign在4K边界对齐主机内存的指针（适用于的PCIe为基础的平台）。 6.最好将乱序命令队列用于FPGA上的并发命令执行。...8.使用事件同步命令clFinish 和和clWaitForEvents来解决异步OpenCL API调用的依赖关系。 9.完成后释放所有OpenCL分配的资源。...指针参数从主机程序传递到内存，或从内存传递，并且RTL内核通过一个或多个AXI4内存映射接口读取/写入内存中的数据。 主机程序通过AXI4-Lite从接口通过控制寄存器（如下所示）控制内核。...如果接口是只读或只写的，则可以删除未使用的AXI通道，并将其READ_WRITE_MODE设置为只读或只写。
同类型的库 caffe-Android-lib 目前应该是最便于集成使用的深度学习框架库。 tensorflow和mxnet据说也有对应的android库，因时间原因暂未测试。...使用GPU加速有如下一些方案： CUDA、OpenCL、OpenGL（ES）、RenderScript、Metal CUDA只适用到NVIDIA的GPU，Metal只适用于apple系列，这两个对...但是，一方面由于Android在系统层面上没有支持，没有相应的系统API，兼容性还是比较差，另一方面，OpenCL 操作完成后的内存传到OpenGL还是需要同步一下，会影响效率。...支持OpenGLES 3.1版本的GPU一般都是相对较新的，性能不会太差，能够实现加速的目的。 运算的分配 CNNdroid中仅用GPU加速卷积层的运算，其他还是由CPU+多线程执行。...另外，GPU驱动在申请内存（分配纹理所需要内存空间）的时间消耗在移动设备端是不可忽略的，因此，不能在运算过程中临时创建纹理或其他Buffer，必须事先分配好。 优化注意点 1.
终于搞定了sm2算法在smt32单片机上的移植。 之前的动态内存分配，在上面总是莫名其妙的崩。不知道堆和栈空间该改多大合适。且总共64K的内存，太受限了。...看miracl库官方说明文档，是使用了内存吃紧的设备的。可以使用静态内存分配。但是文档上介绍的太简单了，一笔带过。 还得自己调试这摸索。...通常big变量的空间从堆中分配，但通过在配置头文件中指定MR_STATIC，可以生成一个总是尝试从静态内存或栈，而不是堆中分配内存的版本。...对于C程序员，使用下列方式从栈中为big变量分配内存： big x, y, z; char mem[MR_BIG_RESERVE(3)]; memset(mem, 0, MR_BIG_RESERVE(3...总结几点注意事项吧， #define MR_STATIC 20， 这个值，不能低于20，太大也不行 然后，注意把sm2中，使用动态内存分配的地方都替换掉。 原来的释放内存的，也不需要了。
异构计算的使用需要标准，也就是一组API，这个标准在IOS和Android上面不一样，比如IOS上GPU的使用标准是Metal，而Android上面，由于历史原因，是OpenCL、OpenGL、Vulkan...基于我们的后端抽象，我们可以将不同硬件的实现分拆为一个一个的Backends，根据不同的手机按需加载，比如Pixel2上的GPU标准不支持OpenCL，只支持Vulkan，我们就让它加载MNN-Vulkan...，而小米6可以用OpenCL，我们就加载MNN-OpenCL，这样可以使MNN在保持轻量性的同时，支持更多的硬件。...移动端GPU的使用主要有四套标准：OpenGL、OpenCL、Vulkan和 Metal，没有一种标准能覆盖所有手机，幸运的是它们使用方法是大同小异的。...内核方面，OpenCL 的二进制形式无法保持兼容性，一般只能基于code形式编译，而Vulkan和Metal可以二进制形式加载，减少启动时间。
能够启动的并行线程可以大幅提升速度，但也令使用 GPU 变得更困难。当使用这种未加处理的能量时，会出现以下缺点： GPU 是一种有专属内存空间和不同架构的独立硬件。...唯一的区别出现在分配数组时，这会强制用户决定这一数组是存在于 CUDA 还是 OpenCL 设备上。关于这一点的更多信息，请参阅「内存」部分。...在大约 1000 个 gpu 线程中的每一个创建和跟踪大量堆内存就会马上破坏性能增益，因此实现 GC 是得不偿失的。 使用 GPUArrays 可以作为在内核中分配数组的替代方法。...这些 gpu 数组的 Julia 操作由 Julia 的 GC 跟踪，如果不再使用，GPU 内存将被释放。 因此，只能在设备上使用堆栈分配，并且只能被其他的预先分配的 GPU 缓冲区使用。...这意味着在不分配堆内存（仅创建 isbits 类型）的情况下运行的任何 Julia 函数，都可以应用于 GPUArray 的每个元素，并且多点调用会融合到一个内核调用中。
程序当然可以使用大于 4GB 的内存（Power Mac G5 最高可达 8GB 寻址空间），但这要求程序手动地在两个 32 位内存空间中来回转换。 ...在 WWDC 上乔布斯亲自向与会者介绍迁移到 64 位的好处，而能使用更大的内存自然是一项重要优势，程序可以申请更大的内存，把所有数据一并读入内存中操作，而无须分块后来来回回地在内存和磁盘搬运数据。...其原因是，虽然 64 位程序和 32 位程序可以在计算机上同时运行，但 64 位的程序只可以加载 64 位的库或插件，32位程序只能加载 32 位的库或插件。...读出结果（用 clEnqueueReadBuffer 读取c内存对向，写为C的数组）； 6. 回收内存。 OpenCL 之美 让我们逐条来看前面那些问题是如何被解决的。 ...HFS+ 基于B-树实现，当查找B-树中未使用的节点时，HFS+ 只能每次处理 16 位，原因是老 Mac 使用的 Motorola 的 68K 芯片原生支持 16 位的数据操作。
OpenCL Kelp.Net 大量使用了开源计算语言（OpenCL）....OpenCL定义了一个内存层次结构: Global：由所有处理元素共享，并且具有高延迟。 Read-only：更小，更低的延迟，可由主机CPU写入，但不包括计算设备。...Per-elemen：私有内存。 OpenCL还提供了一个更接近数学的API。这可以在固定长度向量类型的公开中看到，比如float4(单精度浮点数的四个向量)，它的长度为2、3、4、8和16。...如果你接触了更多的Kelp.Net并开始创建自己的函数，你将会遇到OpenCL编程。现在，只要知道它的存在就足够了，而且它正在被广泛地使用。...Compute image 存储2D或3D结构数组的内存对象。图像数据只能通过读写函数访问。读取函数使用采样器。
https://blog.csdn.net/10km/article/details/50802638 在OpenCL设备中一个workgroup中的所有work-item可以共用本地内存...(local memory),在OpenCL kernal编程中,合理的利用local memory,可以提升系统的整体效率。...但是，根据OpenCL的标准，不论在kernel代码的编译期还是运行时，kernel程序在不借助主机端程序的帮助下，是无法知道当前设备(device)的local memory容量的。...，所以不需要指定参数地址， //opencl设备会根据第三个参数的值分配相应字节数的local memory....//调用 clEnqueueNDRangeKernel执行kernel 总结 以上两种办法，各有优劣，所以具体使用哪种方法更合适，这真的根据你的需要，就我个人而言我采用第一种方法，因为第一种办法，直接在编译期就可以根据
-Xms(-XX:InitialHeapSize)：最大分配内存：初始化的值是物理内存的六十四分之一 -Xss(-XX:ThreadStackSize)：设置单个线程栈的大小，一般默认为512k~1024k...： 实战： 软引用和弱引用的应用场景： 实战：WeakHashMap的使用 虚引用PhantomReference 理论： 实战： 弱引用与引用队列 虚引用与引用队列: 常见的JVM异常...StackOverflowError：线程栈空间被耗尽，没有足够资源分配给新创建的栈帧 OutofMemoryError：Java heap space 堆内存中的空间不足以存放新创建的对象 OutOfMemoryError...（双亲委派） 启动类加载器（Bootstrap）C++ 扩展类加载器（Extension）Java 应用程序类加载器（AppClassLoader）Java 双亲委派模型工作原理：如果一个类加载器收到类加载的请求...每个类加载器都是如此，只有当父加载器在自己的搜索范围内找不到指定的类时（即 ClassNotFoundException），子加载器才会尝试自己去加载。 创建一个对象，这个对象在内存中是怎么分配的？
据 Github 项目介绍，小米的 MACE 主要从以下的角度做了专门的优化： 性能：代码经过 NEON 指令，OpenCL 以及 Hexagon HVX 专门优化，并且采用 Winograd 算法来进行卷积操作的加速...系统响应：支持自动拆解长时间的 OpenCL 计算任务，来保证 UI 渲染任务能够做到较好的抢占调度，从而保证系统 UI 的相应和用户体验。...内存占用：通过运用内存依赖分析技术，以及内存复用，减少内存的占用。另外，保持尽量少的外部 依赖，保证代码尺寸精简。 模型加密与保护：模型保护是重要设计目标之一。...YAML 文件详细描述了模型部署细节，后文将展示该文件的示例。 模型加载 MACE 模型格式包含两部分：定义模型的计算图和模型参数张量。...可用以下三种方式加载模型： 模型计算图和张量数据都通过外部动态地加载（默认从文件系统加载，但用户可以自由选择它们的实现，例如使用压缩或加密）。
开源地址： 该项目已经在 Github 开源，后台回复“MNN”获得 Github 下载链接 2、MNN的优势 MNN 负责加载网络模型，推理预测返回相关结果，整个推理过程可以分为模型的加载解析、计算图的调度...、34 个 CaffeOp ；各计算设备支持的 MNN Op 数：CPU 71 个，Metal 55 个，OpenCL 40 个，Vulkan 35 个； 支持 iOS 8.0+、Android 4.3...前者负责模型的加载、计算图的调度；后者包含各计算设备下的内存分配、Op 实现。...端侧推理阶段，主要完成模型推理，即加载模型，完成推理相关的所有计算； 由上可知，端侧推理引擎是端智能应用的核心模块，需要在有限算力、有限内存等限制下，高效地利用资源，快速完成推理。...持续优化（CPU/OpenGL/OpenCL/Vulkan/Metal） 优化 Arm v8.2 Backend，支持量化模型 使用 NNAPI，增加 NPU Backend 应用快速矩阵乘法、Winograd
如在h264解码器中可以使用cuda 加速，qsv加速，dxva2 加速，d3d11va加速，opencl加速等。...cuda qsv dxva2/d3d11va opencl 应用场景 适应NVIDIA显卡平台，但跨OS 适应Intel显卡平台，但跨OS 适用Windows OS，但跨硬件平台 仅仅支持opencl的硬件平台...二、命令行的使用 在ffmpeg中，如果使用-vcodec xxx 指定硬件编解码器，否则使用软件编解码。...GPU内存存格式转为CPU内存格式，并完成GPU到CPU内存的拷贝*/ if ((ret = av_hwframe_transfer_data(sw_frame, frame, 0)) format, tmp_frame->width, tmp_frame->height, 1); //分配内存
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