考虑一个基于两个步骤的 MPI 应用程序，我们称之为 load 和 globalReduce。只是为了简单起见，软件是这样描述的，但还有很多事情要做，所以它不仅仅是一个 Map/Reduce 问题。
在 load 步骤期间，每个给定节点中的所有 rank 都排入队列，因此只有一个 rank 可以完全访问节点的 all 内存。之所以会这样设计，是因为在加载阶段，有一组大的IO block 被读取，都需要在之前在内存中加载一个local reduction 可以发生。我们将把这个局部缩减的结果称为命名变量myRankVector。一旦获得 myRankVector 变量，IO block 就会被释放。变量 myRankVector 本身占用的内存很少，因此在创建过程中节点可以使用 all 内存，完成后排名只需使用 2-3 GB 即可保存myRankVector.
在节点的globalReduce阶段，预计节点中的所有rank都加载了它们对应的globalReduce。
所以这是我的问题，虽然我确保绝对没有任何内存泄漏(我使用共享指针进行编程，我使用 Valgrind 进行了双重检查等)，但我确信即使在所有析构函数已释放 IO block 。当队列中的下一个队列开始工作时，它开始像前一个队列一样请求大量内存，当然程序会得到 Linux kill 产生“内存不足:杀死进程 xxx (xxxxxxxx) 分数 xxxx 或牺牲 child ”。很明显为什么会这样，队列中的第二个 rank 想要使用所有内存，但第一个 rank 仍然有一个大堆。
那么，在设置了这个问题的上下文之后:有没有办法在 C++ 中手动减小堆大小以真正释放未使用的内存？
谢谢。
最佳答案
堆是在linux上使用mmap实现的，你需要使用自己的堆，你可以完全dispose和munmap。
munmap 将释放所需的空间。
查看 boost : pool 中的代码对于允许您独立管理底层堆的实现。
根据我的经验，使用自定义分配器管理 std 容器非常困难，因为它们是类派生的，而不是实例派生的。
关于c++ - 大型计算后减少 C++ 程序的堆大小，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34539647/
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