From b2c56e0b055fea408437911488c71442b6199203 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: qiaolongfei Date: Wed, 6 Jun 2018 09:52:19 +0800 Subject: [PATCH] update memory profile url --- doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md b/doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md index f62cf86df62..9b55a66ded8 100644 --- a/doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md +++ b/doc/fluid/howto/optimization/host_memory_profiling_cn.md @@ -72,7 +72,7 @@ env HEAPPROFILE="./perf_log/test.log" HEAP_PROFILE_ALLOCATION_INTERVAL=209715200 ``` pprof --pdf python test.log.0012.heap ``` - 上述命令会生成一个profile00x.pdf的文件，可以直接打开，例如：[allocator](https://github.com/jacquesqiao/Paddle/blob/tutorial-of-memory-profile/doc/fluid/howto/optimization/memory_cpu_allocator.pdf)。从下图可以看出，在CPU版本fluid的运行过程中，分配存储最多的模块式CPUAllocator. 而别的模块相对而言分配内存较少，所以被忽略了，这对于分配内存泄漏是很不方便的，因为泄漏是一个缓慢的过程，在这种图中是无法看到的。 + 上述命令会生成一个profile00x.pdf的文件，可以直接打开，例如：[memory_cpu_allocator](https://github.com/jacquesqiao/Paddle/blob/bd2ea0e1f84bb6522a66d44a072598153634cade/doc/fluid/howto/optimization/memory_cpu_allocator.pdf)。从下图可以看出，在CPU版本fluid的运行过程中，分配存储最多的模块式CPUAllocator. 而别的模块相对而言分配内存较少，所以被忽略了，这对于分配内存泄漏是很不方便的，因为泄漏是一个缓慢的过程，在这种图中是无法看到的。 ![result](https://user-images.githubusercontent.com/3048612/40964027-a54033e4-68dc-11e8-836a-144910c4bb8c.png) @@ -80,7 +80,7 @@ env HEAPPROFILE="./perf_log/test.log" HEAP_PROFILE_ALLOCATION_INTERVAL=209715200 ``` pprof --pdf --base test.log.0010.heap python test.log.1045.heap ``` - 生成的结果为：[`memory_leak_protobuf`](https://github.com/jacquesqiao/Paddle/blob/tutorial-of-memory-profile/doc/fluid/howto/optimization/memory_leak_protobuf.pdf) + 生成的结果为：[`memory_leak_protobuf`](https://github.com/jacquesqiao/Paddle/blob/bd2ea0e1f84bb6522a66d44a072598153634cade/doc/fluid/howto/optimization/memory_leak_protobuf.pdf) 从图中可以看出：ProgramDesc这个结构，在两个版本之间增长了200MB+，所以这里有很大的内存泄漏的可能性，最终结果也确实证明是这里造成了泄漏。 -- GitLab