Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Использование памяти приложением C++ в Windows

У меня есть приложение, которое выполняет моделирование методом Монте-Карло. При каждом запуске файл размером 12 МБ загружается в std::vector<MyData>. На объект, который загружает и сохраняет данные, ссылается boost::shared_ptr, который удаляется из стека по завершении выполнения.

Я вижу, что использование памяти приложением увеличивается в диспетчере задач Windows примерно до 1 ГБ (после 80-90 запусков), но затем обычно падает до 50 МБ (и начинает расти для следующих запусков). Поэтому мне интересно, это утечка памяти или просто нормальное поведение. Должен/мог ли я сделать что-нибудь, чтобы явно освободить память в векторе или что-то еще?

Спасибо за подсказки,

Филипп

windows c++ memory-leaks
15.10.2010

  • Я понятия не имею, но, возможно, вам следует рассмотреть возможность использования другого распределителя и посмотреть, что произойдет. Хорд — хороший пример. (prisms.cs.umass.edu/emery/hoard) 15.10.2010
  • @the_drow - вы бы действительно заменили диспетчер кучи, не полностью понимая профиль использования памяти? 15.10.2010
  • @Стив: Нет, не совсем. Но профилирование с и без может дать вам представление о том, что именно происходит. 15.10.2010

Ответы:


1

Спасибо всем за ваши подсказки. Оказалось, что на самом деле это БЫЛА утечка памяти, вызвавшая отсутствие виртуального деструктора моего класса AbstractSensorDataSource, в котором хранились загруженные данные.

15.10.2010
  • Это была единственная возможная причина - проблема с деструктором MyData :) Утечек памяти в std::vector нет 15.10.2010

    • 2

    Это действительно звучит правильно.

    90 * 12 = 1080 MB = 1.0546875 GB

    Вам следует рассмотреть возможность использования другого распределителя или уменьшения количества циклов.
    Если вы хотите явно освободить память, вам следует либо использовать обычный указатель, либо вызвать функцию reset() в shared_ptr.
    Используйте профилировщик, как это делают другие. упомянул, чтобы увидеть, действительно ли другой распределитель положительно влияет на выделение памяти.

    15.10.2010
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..