Linux内存管理:Slab分配机制深度解析
本文深入探讨了Linux内核中的Slab内存管理机制,解释了其如何通过精细化管理内存页来高效分配和回收小型内存块,从而优化小对象的内存利用率并降低分配开销。文章还介绍了如何查看Slab内存使用情况,包括使用/proc/meminfo和slabtop工具,以及如何回收Slab内存以应对内存紧张的情况。此外,还提供了内核Slab常见对象的分类及说明,为理解Linux内存管理提供了宝贵的资源。
本文深入探讨了Linux内核中的Slab内存管理机制,解释了其如何通过精细化管理内存页来高效分配和回收小型内存块,从而优化小对象的内存利用率并降低分配开销。文章还介绍了如何查看Slab内存使用情况,包括使用/proc/meminfo和slabtop工具,以及如何回收Slab内存以应对内存紧张的情况。此外,还提供了内核Slab常见对象的分类及说明,为理解Linux内存管理提供了宝贵的资源。
本文深入探讨了如何利用Numba库的CUDA功能来加速Python代码。Numba作为一个高性能Python库,通过其即时编译(JIT)编译器,能够将Python和NumPy代码转换为高效的机器代码,显著提升性能。文章详细介绍了Numba的JIT编译器与CUDA JIT编译器的区别,使用CUDA的前提条件,GPU内存层次结构和网格系统的理解,以及如何设置开发环境。通过三个实际示例:简单for循环、递归函数和图像处理,展示了Numba CUDA的应用和性能优势,同时提供了进一步优化和注意事项,帮助开发者更好地利用GPU的计算能力。