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  • 最近在版本的设备上处理图片,在Bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true)这个方法抛出内存溢出问题。 解决方法: First of all try to find a little time to read good official documentation about bitmaps...

    最近在低版本的设备上处理图片,在Bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true)这个方法抛出内存溢出问题。

    解决方法
    First of all try to find a little time to read good official documentation about bitmaps: Displaying Bitmaps Efficiently

    It will give you understanding why and when java.lang.OutofMemoryError happens. And how to avoid it.

    What about your question: see this article: Android: convert Immutable Bitmap into Mutable
    从API级别11只 options.inMutable 可加载文件转换成可变位,一种选择是通过复制源创建另一个位图。 mBitmap = mBitmap.copy(ARGB_8888,true);
    但会抛出 OutOfMemoryException异常 如果源文件是很大的。其实柜面如果我们要编辑的原始文件,那么我们将面临这个问题。我们应该能够在-至少图像加载到内存中,但最让我们无法分配另一个拷贝到内存中。
    所以,我们必须节省去codeD字节到一些地方和明确现有的位图,然后创建一个新的可变位并加载回 保存成字节再度位。即使复制我们不能创建字节另一个的ByteBuffer 内存中。在这种情况下,需要使MappedByteBuffer ,将分配一个磁盘文件中的字节。

    替代代码

    //this is the file going to use temporally to save the bytes. 
    
    File file = new File("/mnt/sdcard/sample/temp.txt");
    file.getParentFile().mkdirs();
    
    //Open an RandomAccessFile
    /*Make sure you have added uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"
    into AndroidManifest.xml file*/
    RandomAccessFile randomAccessFile = new RandomAccessFile(file, "rw"); 
    
    // get the width and height of the source bitmap.
    int width = bitmap.getWidth();
    int height = bitmap.getHeight();
    
    //Copy the byte to the file
    //Assume source bitmap loaded using options.inPreferredConfig = Config.ARGB_8888;
    FileChannel channel = randomAccessFile.getChannel();
    MappedByteBuffer map = channel.map(MapMode.READ_WRITE, 0, width*height*4);
    bitmap.copyPixelsToBuffer(map);
    //recycle the source bitmap, this will be no longer used.
    bitmap.recycle();
    //Create a new bitmap to load the bitmap again.
    bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height, Config.ARGB_8888);
    map.position(0);
    //load it back from temporary 
    bitmap.copyPixelsFromBuffer(map);
    //close the temporary file and channel , then delete that also
    channel.close();
    randomAccessFile.close();
    
    
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  • WriteableBitmap开销更新WPFImage UI控件 WPF的Image控件绑定资源对象WritableBitmap 1.原始图片加载到bitmap对象 2.转化bitmap对象为pixelformat是rgb32的bitmap  3.再将其转化成rgb32的byte[]  4.Marshal...

    WriteableBitmap低开销更新WPFImage UI控件

    WPF的Image控件绑定资源对象WritableBitmap

    1.原始图片加载到bitmap对象

    2.转化bitmap对象为pixelformat是rgb32的bitmap 

    3.再将其转化成rgb32的byte[] 

    4.Marshal.Copy()将得到的数组赋值入WritableBitmap的writableBitmap.BackBuffer指针指向的内存地址中

            private void UpdateWritableBitmap(byte[] byt)
            {
                Application.Current.Dispatcher.Invoke(() =>
                {
                    writableBitmap.Lock();
                    Marshal.Copy(byt, 0, writableBitmap.BackBuffer, byt.Length);
                    writableBitmap.AddDirtyRect(new System.Windows.Int32Rect(0, 0, 3072, 2048));
                    writableBitmap.Unlock();
                }, System.Windows.Threading.DispatcherPriority.Background);
            }

     5.最后更新界面UI

    该方式的主要目的是降低了原来imagesource对象绑定之后,释放很慢的问题!

    run的时候,记得修改图片路径,我这边用的是12张 3072*2048 6M/pc bmp 8位图片

    改进点:WritableBitmap初始化的地方,我这里初始化了rgb32的,如果初始化8位的,在Marshal.Copy()的时候回报异常。如果改进这里就不用第2步转化了

    有大神有更好做法请指教,谢谢!

     

    源码地址: https://github.com/IvanWhisper/WriteableBitmapInWPF

     

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  • 从高地址到地址依次为内核区、栈、堆、静态全局区(未初始化区域.bss和已初始化区域.data)、代码区、保留区; 程序被加载到内存分成三段未初始化数据(.bss)、已初始化数据(.data)和代码段(.text)。 代码...

    iOS系统下的内存布局

    最上面是内核区,最下面是保留区,中间是给程序加载的空间。

    从高地址到低地址依次为内核区、栈、堆、静态全局区(未初始化区域.bss和已初始化区域.data)、代码区、保留区;

    程序被加载到内存分成三段未初始化数据(.bss)、已初始化数据(.data)和代码段(.text)。

    代码段顾名思义存放代码;

    已初始化区域:已经初始化声明的静态变量和全局变量;

    未初始化区域:未初始化的静态变量和全局变量;

    堆heap:创建的对象或被copy的block;

    栈stack:定义的方法或者函数都存放在栈上,由高地址向低地址,向下扩展

    内存管理方案
    ios管理系统针对不同的场景提供不同的内存管理方案。

    ·TaggedPointer:对一些小对象使用,如NSNumber

    ·NONPOINTER_ISA:非指针型的ISA;应用于64位架构下的iOS应用程序。在64位架构下,isa指针占64个比特位,实际上有32位或者40位就够用了,剩余的比特位就浪费了。为了不让内存浪费更好的管理内存,剩余的32位苹果用来存储和内存管理相关的内容。

    ·散列表:是一个复杂的数据结构,其中包含了引用计数表和弱引用表。

    【详解NONPOINTER_ISA】

    在64位架构下:

    第0位叫indexed的标志位,如果是0,代表它是一个isa指针,表示当前对象的类对象的地址;如果是1,代表它不仅是一个isa指针,当前对象的类对象的地址,还存储内存管理相关的内容。

    第一位has_assoc表示当前对象是否有关联对象,0表示没有,1表示有。

    第二位has_cxx_dtor代表当前对象是否有c++代码

    第三位 3···31、32···35到第35位共33位,表示当前对象的类对象的内存地址。

    第36···41位共6位,是magic 字段。

    第42位weakly_referenced表示是否含有弱引用指针。

    第43位deallocating表示当前指针是否正在进行dealloc操作。

    第44位has_sidetable_rc表示当前isa指针的引用计数是否达到上限,如果达到上限需要外挂一个sidetable,来额外存储相关的引用计数内容。

    第45···63位extra_rc表示额外的引用计数,储存内存管理相关的,当引用计数很小的时候,就直接存在isa指针当中。

    如下图:  

    【详解sidetable】

    散列表是通过SideTables()结构来实现的,sidetables下面挂了很多sidetable,在不同的架构下是有不同个数的,比如说在非嵌入式系统中sidetable有64个。

    sideTables()实际上是一个哈希表(hash),可以通过它的对象指针,找到它对应的引用计数表或者弱引用表具体在哪个sidetable中。

    sidetable有自旋锁(spinlock_t),引用计数表(refcountMap)和弱引用表(weak_table_t)。

    sideTable结构:

    自旋锁:是忙等的锁。如果锁已经被其他线程获取,那么当前线程会自己去不断的获取是否被释放,直到其他线程释放。适用于轻量访问。如+1,-1。

    引用计数表:是hash表,其实就是hash查找,插入和查找通过同一个hash函数,避免了循环遍历,提高了查找效率。

    size_t实际上是一个无符号long型(unsign long)的变量。在获取对象的真实的引用计数值时,需要向右偏移两位。

    弱引用表:weak_table_t也是一个hash表。

    思考如下问题:

    为什么不是一个sidetable?而是有多个sidetable组成一个sideTables;或者说sidetables为什么是多张表,而不是一张表?

    解析:

    假设只有一张sidetable表,那么内存中的所有对象的引用计数或者弱引用都存储在这张表中,这个时候,如果我们要对某一个对象的引用计数值进行操作,+1或者-1;由于不同的对象在不同的线程中,不同的线程操作同一张表,就有资源访问的问题,那么我们要对这张大表进行加锁操作来保证数据访问的安全性。在这个过程中就会产生一个效率问题,比如,成千上万的对象进行引用计数操作,那么需要加锁排队,就会有效率问题。比如,现在已经有一个对象在操作这个大表,那么下个对象就要等前对象操作结束,把锁释放之后,它才能操作这张表。系统为了解决这种效率问题,引入了分离锁。分离锁就是把一个大表分成几个小表,A、B分别在不同表中,同时进行操作的话,可以并发进行,这样就提高了访问效率。

    思考如下问题:

    怎样实现快速分流?找到当前对象在哪张表中?【快速分流指给出一个对象的指针,如何快速的定位到这个这个对象在哪张表中】

    解析:

    sidetables本质是一张Hash表。

    什么是Hash表?有一个指针对象key,通过hash函数的运算,得到一个值value,找到对应的sidetable。

    思考如下问题:

    你是否使用过自旋锁,自旋锁和普通锁有什么区别?适用于哪些场景?

    解析:

    自旋锁是忙等的锁,适用于轻量访问。

    思考如下问题:

    引用计数表示通过什么实现的?为什么引用计数表要用hash表来实现呢?

    解析:

    是通过hash表实现的。插入和查找都通过同一个hash函数,避免了循环遍历,提高了查找效率。

    关于内存管理的讨论全部基于objc-runtime-680版本讲解。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 空间的patch matrix的卷积3.1 Matrix layouts3.2 Patch-minor layouts3.3 Patch-building Algoritmsim2col−scanim2col−copy−selfim2col−copy−lon...

    论文:Low-memory GEMM-based convolution algorithms for deep neural networks(深度神经网络中基于GEMM的低内存卷积算法)

    作者:来自爱尔兰的都柏林圣三一大学Andrew Anderson,Aravind Vasudevan,Cormac Keane,David Gregg

    论文链接:https://arxiv.org/abs/1709.03395

    github链接:无

    1 相关介绍

    深度神经网络(DNNs)需要大量的计算来进行训练和推理。实现DNNs的一种常见方法是将计算开销最大的卷积操作重新转换为通用矩阵乘法(GEMM)。

    DNN卷积的实现方法

    目前,卷积的计算大多采用间接计算的方式,主要有以下三种实现方式:

    • im2col + GEMM。 caffe等很多框架中都使用了这种计算方式,原因是将问题转化为矩阵乘法后可以方便的使用很多矩阵运算库(如MKL、openblas、Eigen等)。
    • FFT变换。 时域卷积等于频域相乘,因此可将问题转化为简单的乘法问题。
    • Winograd。在GPU上效率更高。NNPACK就是FFT和Winograd方法的结合。

    contributions

    文中研究了使用BLAS GEMM程序实现DNN卷积的各种不同的方法。通过使用不同的数据布局将卷积重写为GEMM调用的不同的版本,从而可以在适合自动化的框架内权衡执行时间、内存需求和并行性。具体贡献如下:

    • 现存的最流行的patch-building的DNN卷积算法(例如im2col)要求O(K2CHW)O(K^2CHW)的空间。尽管是基于GEMM的DNN卷积内存方面最高效的也要O(KCHW)O(KCHW)的空间。文中提出了两种新的基于GEMM的算法,分别只需要MHWMHWKWKW的空间,MM表示卷积操作输出通道的数量。这两种算法减少了DNN中卷积的空间开销,从而使得DNN更适合于内存有限的一些嵌入式系统。
    • 实验证明了这两种低内存的算法尽管只需要一小部分额外的内存,但和最patch-building的方法一样快
    • 这两种低内存算法具有良好的数据局部性,这使它们在使用多核时比patch-building算法更有优势。因此,这两种低内存算法常常比使用多线程(或多核)的最佳的patch-building算法更快

    2 DNN 卷积

    DNNs的计算主要取决于卷积层,一个卷积层输入两个tensor然后输出一个tensor,用C语言代码表示tensor为:

    float input[C][H][W];
    float kernels[M][C][K][K];
    float output[M][H][W];
    

    一个卷积层包括四个部分

    • 输入:一个3D tensor,IRH×W×C\mathcal{I} \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}
    • kernels或filters集合:一个4D tensor,KRM×C×K×K\mathcal{K} \in \mathbb{R}^{M \times C \times K \times K}
    • 一个卷积核的偏置项
    • 输出:一个3D tensor

    一个Multiple Channel Multiple Kernel (MCMK)由MM个Multiple Channel Single Kernel (MCSK)组成,用循环嵌套的代码表示为:

    3 使用O(K2CHW)O(K^2CHW) 空间的patch matrix的卷积

    DNN的卷积操作可以转换成矩阵乘法去高效的计算,例如使用GEMM库去计算。关于im2col方法的研究已经很多了,这种方法可以很好地把MCMK问题转化成GEMM问题。

    考虑一个输入IRH×W×C\mathcal{I} \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}和M个卷积核KRM×C×K×K\mathcal{K} \in \mathbb{R}^{M \times C \times K \times K}

    • 将输入转换成一个新的input-patch-matrixI^\hat \mathcal{I}的转换方法是从输入中复制patches并将它们展开成这个中间矩阵I^\hat \mathcal{I}的每一列。这些patches和kernel的shape一致,即K×K×CK × K × C,然后可以用这些patches和kernel进行卷积运算
    • 同理,可以将MMK×K×CK × K × C卷积核展开成K^\hat \mathcal{K}的每一行,构建一个kernel-patch-matrixK^\hat \mathcal{K}。注意,如果一开始就以这种格式存储内核,则可以避免此步骤
    • 然后就可以执行K^\hat \mathcal{K}I^\hat \mathcal{I}的一个GEMM操作得到输出O^RH×W×M\hat{\mathcal{O}} \in \mathbb{R}^{H \times W \times M}

    3.1 Matrix layouts

    DNN的卷积的输入和输出都是多维的tensor,因此就存在着一个维度的排序问题。例如,Caffe中的卷积实现输入数据的tensor的顺序是CHW格式的,构建的patch matrices的维度为CKKHW。调用GEMM操作时,将patch矩阵解释为维度CKK×HW的2D矩阵。

    Fortran使用column-major格式,矩阵的同一列的元素在内存中是相邻的。C/C++使用 row-major格式,其中来自同一行的元素在内存中是相邻的。GEMM最初使用的是Fortran程序,即假定为以列布局的,但是现在许多DNN实现使用C/C++代码,因此这可能导致内存中数组格式的混乱。所以,将patch matrices称为patch-major or KKC-major的矩阵,这意味着同一个patch的元素在内存中是相邻的。另一种可能的布局是 HW-major 或 patch-minor的,其中patch矩阵的non-patch维度的元素在内存中相邻。

    • 图2展示了从输入张使用一个嵌套循环来创建一个patch矩阵:从input里复制元素到patch矩阵
    • 第2行的patch矩阵的维度为HWKKC,这可以视作一个五维的H×W×K×K×CH × W × K × K × C矩阵或者一个两维的HW×KKCHW × KKC的矩阵
    • C/C++代码假定为 row-major 布局的,那么格式为 patch-major 或 KKC-major
    • 创建patch矩阵的关键步骤是从input矩阵中聚集元素。图2中的input的主要维度是CC
    • 最里面的循环将 C-major 的输入矩阵的相邻元素复制到patch矩阵的相邻元素
    • 图2中的代码具有非常好的空间局部性,因此非常快

    3.2 Patch-minor layouts

    其他的布局会导致不同的数据局部性。考虑一个HW-major而不是 patch-major的patch矩阵的例子。

    • 为了简化,令C=1C=1
    • 用图3a的阴影部分在图3b中创建patch列,那么空间局部性会非常差

    另一种策略可以产生很好的空间局部性:可以看到,patch矩阵中的每一行都包含了input中的一行。因此,如果输入格式兼容,甚至可以使用很好的空间局部性构造non-patch-major的patch矩阵。此外,即使input不适合直接将行复制到patch矩阵,也可以获得几乎同样好的空间局部性。

    图3b的连续行包含重复的数据序列。一旦得到第一行包含的数据,那么就很容易地可以在patch矩阵中从前一行复制数据到下一行。这种策略对于有步长的DNN卷积很重要。图3c中可以看出,一个对于步长为SS的卷积的patch矩阵只有HW/SHW/S个patch。因此,column-oriented的patch矩阵行中的值序列与原始矩阵布局不匹配。但是一旦得到第一行包含的一些特别的数据那么就能复制到后面的行中,并且序列一样。在row-major矩阵布局中计算column-oriented的patch矩阵的场景中,此文是第一次在行之间利用了空间局部性。

    3.3 Patch-building Algoritms

    im2col−scan

    每个patch矩阵的KKC大小的列都是从输入矩阵按顺序构建的,这种方式在访问input时的空间局部性非常差,因为patch矩阵的每一列的值都来自于输入的不同行和不同列。

    im2col−copy−self

    im2col-copy-self方法是im2col-scan的改进。从图3b可以看到许多行共享相同值,因此可以只需要使用im2col−scan来构建少数行,然后就可以使用内存复制函数来更快地构建patch矩阵的其他行。

    im2col−copy−long

    从图3b可以看到patch矩阵的行是由input的连续部分构建的。使用im2col−copy−long的方法,可以通过将input的整个部分复制到patch矩阵中来更快地构建patch矩阵,并在需要的地方用0值替换。但是这种方法不适用于图3c这种带步长的patch矩阵。

    im2col−copy−short

    im2col−copy−short与im2col−copy−long非常相似。不同之处在于,虽然在图3b中没有显示,但从input复制到patch矩阵的大型连续区域中的一些值将被替换为零。在im2col-copy-long中,复制最长的部分,然后在需要的地方用0替换值。在im2col-copy-short中,复制两个0之间的非零元素,然后再赋值下一个部分。im2col-copy-short可以创建不同的带步长的patch矩阵。

    3.4 Evaluation

    • 图4是一个盒须图(box and whiskers),展示了不同的patch构建算法和不通的数据布局之间的一个平衡
    • 后缀-ab-ki定义为使用的GEMM的类型
    • ab表示默认的GEMM,atb,abt,atbt
    • 最后一个部分表示矩阵乘法的顺序:ik表示Input矩阵×kernel矩阵;ki则相反
    • 方法的平均性能由方框中的小+表示
    • im2col−scan的变形比其他几种的性能都差

    补充:盒须图
    四分位数

    • 第一四分位数(Q1):一组数据由小到大排序,处于所有数据1/4位置的数字;
    • 第二四分位数(Q2):一组数据由小到大排序,处于所有数据1/2位置的数字;
    • 第三四分位数(Q3):一组数由小到大排序呢,处于所有数据3/4为主的数字;

    盒须图六个参数

    • 上须:最大值
    • 下须:最小值
    • 上枢纽:Q3
    • 中位数:Q2
    • 下枢纽:Q1
    • 异常值:离散于整个数组,上面的盒须图中从左到右的第四个和第九个就有两个异常值

    盒须图的意义:通过盒须图可以一眼看出一组数的离散程度,聚集区间(在整个数组中的四等分中那个区间数据比较集中)

    4 使用O(K2MHW)O(K^2MHW)空间的result matrix的卷积

    前一部分中的卷积最大的问题就是patch matrix比是原始图片的K2K^2倍,因此这种增加的额外的空间会减少数据的局部性,增加内存堵塞,在嵌入式系统中还会造成内存不够的情况。

    4.1 Kernel to Row (kn2row) and Kernel to Column (kn2col)

    在Parallel Multi Channel Convolution using General Matrix Multiplication一文中已经介绍过这种方法了。用一个图表示:

    • kn2col和kn2row的性能都随着C和M的增大而增大,随着核的大小而减小。

    5 使用空间大小O(KCHW)O(KCHW)patch matrix的基于GEMM的卷积

    这部分提出了把第3部分中patch matrixO(K2CHW)O(K^2CHW)的大小变为O(KCHW)O(KCHW)

    • 图7a表示一个在内存中Row-major存储的二维11 × 4的矩阵

    5.1 kn2row 和 kn2col的加速

    两种加速方法

    • Accumulating Kernel to Row (kn2row − as)
    • Accumulating Kernel to Column (kn2col − as)

    5.2 用GEMM加速

    6 实验结果

    展开全文
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  • 这个操作似乎只需要相对较少的CPU时间,但它的效率有点:内核从磁盘读取数据,并跨越内核空间 - 用户空间边界,将其推到应用程序,然后应用程序将其写到套接字中。实际上,应用程序充当了一个低效的中介 - 将数据从...
  • 内存映射文件之剖析(二)

    千次阅读 2002-07-04 11:17:00
    内存映射文件前面已经提到:内存映射文件是拿文件直接当作系统的内存使用,那么它主要的用途是什么呢?...进程间共享数据有很多种方法,比如发送消息WM_COPYDATA,匿名管道等等,但他们的层都毫无例外的使用到了Mappi
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空空如也

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