原文
為了實現統一記憶體的良好效能，必須達到以下目標:
為了在不使用統一記憶體的情況下達到盡可能高的效能水平，應用程式必須引導統一記憶體驅動子系統避免上述缺陷。值得注意的是，統一記憶體驅動子系統可以檢測常見的資料訪問模式，並在沒有應用程式參與的情況下自動實現其中一些目標。但是，當資料訪問模式不明顯時，應用程式的顯式指導是至關重要的。cuda 8.0 引入了一些有用的 api，用於向執行時提供記憶體使用提示(cudamemadvise())和顯式預取(cudamemprefetchasync())。這些工具支援與顯式記憶體複製和固定 api 相同的功能，而不會回退到顯式 gpu 記憶體分配的限制。
注意: tegra 裝置不支援 cudamemprefetchasync()
Spark效能調優（十）之Spark統一記憶體管理
一 memory manager 在spark 1.6 版本中，memorymanager 的選擇是由spark.memory.uselegacymode false決定的。如果採用1.6之前的模型，這會使用staticmemorymanager來管理，否則使用新的unifiedmemorymana...
Linux記憶體 效能調優
記憶體是影響linux效能的主要因素之一，記憶體資源的充足與否直接影響應用系統的使用效能。free命令 監控linux記憶體使用狀況。由上圖可知，空閒記憶體是free buffers cached 155mb 一般來說如果空閒記憶體 物理記憶體 70 記憶體效能優 如果小於20 則效能差，需要新增記...
Linux 記憶體 效能調優
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