我正在尝试编写一个python模块,它检查存储在HW内存中的mac地址的一致性。这个比例可以达到80K的mac地址。但是,当我通过python方法多次调用来获取mac地址列表时,内存就不会被释放,最终我将耗尽内存。
我正在做的一个例子是:
import resource
import copy
def get_list():
list1 = None
list1 = []
for j in range(1,10):
for i in range(0,1000000):
list1.append('abcdefg'
我正在Mac上编写一个简单的C++程序。我刚刚
int main()
{
int *n = new int[50000000];
}
我在lldb中启动这个程序,并在分配n的行中放置一个断点。然后在另一个选项卡中启动top,我看到内存使用量是336 K预分配。当我在lldb中执行n时,为了进行n的分配,我希望我的内存使用量会上升。然而,top向我展示了我的程序使用的相同数量的内存。这是什么原因?我正试图了解内存分配是如何在C++中发生的,这就是我为什么要这样做的原因。
我还没有退出main的范围。当我再次检查顶部时,我正坐在靠近主的卷曲支撑处。
我用c编写了一个程序,想看看它使用了多少内存,并注意到正常使用它时内存使用量会增加(在启动时它使用了大约250k,现在是1.5mb)。afaik,我释放了所有未使用的内存,几个小时后,应用程序使用了更少的内存。有没有可能,释放的内存只是从“活动”内存转移到“有线”内存,这样当需要空闲空间时就会释放它?顺便说一句。我的机器在mac os x上运行,如果这很重要的话。
我使用推力与库达5.5进行整数向量排序。排序100*1024*1024 int应该分配400 my内存,但是nvidia-smi总是显示“内存-使用105 my/1023 my”。
排序150*1024*1024会导致分配错误:
terminate called after throwing an instance of 'thrust::system::detail::bad_alloc'
what(): std::bad_alloc: out of memory
Aborted (core dumped)
在数组分配之前,我使用cudaMemGetInfo检查内存,它