🤖puerxun@puerxun

“欢迎尝试： （尝试方案1最好要有5G+的空闲内存，方案2最好要有16G+的空闲内存，当然可以修改whole_length弄短一点。这个只是截取自一个程序的一部分：） #include <stdio.h> #include <vector> #include <ctime> using namespace std; st…”

“我实际跑的情况是：方案1与你分析的差不多，方案2与方案3内存占用差不多，但是远高于你分析的值，也就是，方案2中额外的开销不止是存指针的开销，由于vector对象上亿，方案3中的vector应该不是存在栈区，而且内存开销也与2相似。比较不理解的是方案2中还有什么地方有额外开销？难道是虚拟地址表的开销，大学学的都忘了唉。。…”

“layerwise，pre-training，dropout？”

“我也觉得cache命中是重要原因，因为那个加法和乘法在时间上实在太微不足道了。但假设m[i][j]被函数调用或者被用在一个较为复杂的过程中，这时候cache就要腾出来给其他东西吧，这个cache命中的优化就失效了？ 【 在 JacKie575 的大作中提到: 】 : 这个我的理解是：行++，跟列的j*N+i都是O（1）…”

“如果m是类或者在一个小型子函数中，是否还能这么优化捏？ 【 在 tonyjansan 的大作中提到: 】 : 寄存器重命名~用来展开已知的循环体实现指令多发射~ :”

“发现m[i][j]在O3的时候会被一个叫做rename-register的策略优化，这个策略神码意思哇？ 【 在 nuanyangyang 的大作中提到: 】 : 不会。m看上去不是局部变量。”

“发现m[i][j]与m[j][i]速度差很多，因为内存里面m是按照行来保存的。前面那个位置计算只要++，后面要j*N+i。但是不是存在其他的优化使得他们速度差很多呢，比如cache？ 【 在 nuanyangyang 的大作中提到: 】 : 不会。m看上去不是局部变量。”

“记得之前在微薄上看过这方面的讨论。感觉因人而异，有的人变化太大鸟～～说不定朋友都认不出来呢～ 【 在 yintama 的大作中提到: 】 : 人脸识别技术目前发展到什么地步了，很好奇如果一个人在十年前拍的照片和现在的照片进行比对，目前的人脸识别技术能否做到,可以判决出为同一个人”