我正在尝试使用setrlimit来限制我在Linux系统上的内存使用，以阻止我的进程使机器崩溃(我的代码使高性能集群上的节点崩溃，因为一个错误导致内存消耗超过100GiB)。我似乎找不到要传递给setrlimit的正确资源；我觉得应该是常驻的，cannotbelimitedwithsetrlimit，但我对常驻，堆，堆栈感到困惑。在下面的代码中；如果我只取消注释RLIMIT_AS，代码会在numpy.ones(shape=(1000,1000,10),dtype="f8")MemoryError失败即使该数组应该只有80MB。如果我只取消注释RLIMIT_DATA、RLIMIT_RSS
我正在使用VMMap来分析混合模式(托管和非托管)应用程序中的虚拟/进程地址空间利用率。我了解WindowsVMM和虚拟内存API的工作原理，我也了解堆内存API的工作原理。我查看了我正在使用的CRT实现(不是很详细)并且(我认为我-这可能是我的失败)了解它如何使用上述Win32API。我想了解这个“私有(private)数据”统计数据向我展示了什么。我的应用程序没有直接调用任何Win32内存API函数，它只使用nativeC++中的“malloc/new”和C#中的“new”(在深处将使用Win32内存管理API)。VMMap给出的“私有(private)数据”的定义是:Privat
对此的简单答案是“购买更多RAM”，但我希望得到更有建设性的答案并在此过程中学到一些东西。我正在运行Windows764位和8GBRAM。我有几个非常大的.csv.gz文件(约450MB未压缩)，它们的标题信息与我读入R并执行一些处理的完全相同。然后，我需要将处理后的R对象组合成一个主对象并写回磁盘上的.csv。我对多组文件执行相同的操作。例如，我有5个文件夹，每个文件夹中有6个csv.gz文件。我最终需要5个主文件，每个文件夹一个。我的代码如下所示:for(loopthroughfolders){master.file=data.table()for(loopthroughfiles
我正在编写一个已经使用MPI的Fortan代码。现在，我面临一种情况，一组数据增长得非常大，但每个进程都相同，所以我希望每个节点只将它存储在内存中一次，并且一个节点上的所有进程都访问相同的数据。为每个进程存储一次会超出可用RAM。是否有可能使用openMP实现类似的目标？每个节点的数据共享是我唯一想要的，不需要其他每个节点的并行化，因为这已经通过MPI完成。 最佳答案 如果仅用于共享数据block，则无需实现混合MPI+OpenMP代码。你实际上要做的是:1)将世界通信器分成跨越同一主机/节点的组。如果你的MPI库实现了MPI-3.
我一直在使用Clojure开发图形/数据处理应用程序(youcanseeascreenshothere)(尽管通常，我使用的Java比Clojure还要多)，并且已经开始使用更大的数据集测试我的应用程序。大约100k点我没有问题，但是当我开始变得更高时，我遇到了堆空间问题。现在，从理论上讲，大约一半的GB应该足以容纳大约7,000万个double。当然，我正在做很多事情，需要一些开销，实际上我可能同时在内存中保存了2-3个数据副本，但是我还没有做很多优化，大约500k仍然在订货数量级小于我应该能够加载的数量。我了解Java对堆的大小有人为的限制(可以更改)，并且我可以部分地更改这些限制
先决条件POSIX.12008specifiessetrlimit()和getrlimit()函数。为resource参数提供了各种常量，其中一些在下面复制以便更容易理解我的问题。Thefollowingresourcesaredefined:(...)RLIMIT_DATAThisisthemaximumsizeofadatasegmentoftheprocess,inbytes.Ifthislimitisexceeded,themalloc()functionshallfailwitherrnosetto[ENOMEM].(...)RLIMIT_STACKThisisthemaxi
我正在尝试将Data.Binary.Putmonad包装到另一个中，以便稍后我可以问它诸如“它将写入多少字节”或“文件中的当前位置是什么”之类的问题。但即使是非常琐碎的包装，例如:dataWriter1Ma=Writer1M{write::P.PutMa}ordataWriter2Ma=Writer2M{write::(a,P.Put)}造成巨大的空间泄漏，程序通常会崩溃(在占用4GB的RAM后)。到目前为止，这是我尝试过的:--Thisworkswellandconsumesalmostnomemory.typeWriter=P.Putwriter::P.Put->Writerwri
如何使用scikit-learn在大型csv数据(~75MB)上训练模型而不会遇到内存问题？我使用IPythonnotebook作为编程环境，使用pandas+sklearn包来分析来自kaggle数字识别器教程的数据。数据可在webpage上获得,链接到mycode，这里是errormessage:KNeighborsClassifier用于预测。问题:"MemoryError"occurswhenloadinglargedatasetusingread_csvfunction.Tobypassthisproblemtemporarily,Ihavetorestartthekerne
'mantop'说的是:RES=CODE+DATAq:RES--Residentsize(kb)Thenon-swappedphysicalmemoryataskhasused.RES=CODE+DATA.r:CODE--Codesize(kb)Theamountofphysicalmemorydevotedtoexecutablecode,alsoknownasthe'textresidentset'sizeorTRS.s:DATA--Data+Stacksize(kb)Theamountofphysicalmemorydevotedtootherthanexecutablecode
我正在尝试从两个较小的数据集模拟一个新数据集。对我来说保持边缘很重要从最终数据集中这些较小的数据集中计数。希望这个可重现的例子能解释什么我是说。构建虚假数据library(data.table)#1.10.5set.seed(123)meanValdemoDat这里我模拟了一些年龄和性别数据。每个位置总是有2个性别级别和100个年龄级别。demoDat时间日期此代码模拟时间数据维度。在这种情况下，日期按周间隔，但实际数据不必遵守这种统一性。数周可能会丢失。timeDat快速对账每个位置都应该有一个Val列，该列在demoDat和timeDat数据集中总计相同。timeDat[,sum(
