C/C++中的内存对齐

(Boolan) C++ 类型大小和内存分布(虚函数指针、虚表、内存对齐问题) 题目要求 回答: (以下大部分都是基于x64编译器下的windows平台的gcc version 5.3.0 (GCC)编译器的测试结果,不能其他平台也能得出完全一致的结论,如果在x32下编译结果会指出)由于class相较于struct,默认的成员就是private,代码中没有特地强调private Fruit的类型大小为32,Apple的类型大小为40。 完整测试用代码: http:// 阅读详情

[Intel Architecture 32 Manual]
    字,双字,和四字在自然边界上不需要在内存中对齐。(对字,双字,和四字来说,自然边界分别是偶数地址,可以被4整除的地址,和可以被8整除的地址。)
    无论如何,为了提高程序的性能,数据结构(尤其是栈)应该尽可能地在自然边界上对齐。原因在于,为了访问未对齐的内存,处理器需要作两次内存访问;然而,对齐的内存访问仅需要一次访问。
    一个字或双字操作数跨越了4字节边界,或者一个四字操作数跨越了8字节边界,被认为是未对齐的,从而需要两次总线周期来访问内存。一个字起始地址是奇数但却没有跨越字边界被认为是对齐的,能够在一个总线周期中被访问。
    某些操作双四字的指令需要内存操作数在自然边界上对齐。如果操作数没有对齐,这些指令将会产生一个通用保护异常(#GP)。双四字的自然边界是能够被16整除的地址。其他的操作双四字的指令允许未对齐的访问(不会产生通用保护异常),然而,需要额外的内存总线周期来访问内存中未对齐的数据。


[内存对齐与ANSI C中struct型数据的内存布局]
当在C中定义了一个结构类型时,它的大小是否等于各字段(field)大小之和?编译器将如何在内存中放置这些字段?ANSI C对结构体的内存布局有什么要求?而我们的程序又能否依赖这种布局?这些问题或许对不少朋友来说还有点模糊,那么本文就试着探究它们背后的秘密。
    首先,至少有一点可以肯定,那就是ANSI C保证结构体中各字段在内存中出现的位置是随它们的声明顺序依次递增的,并且第一个字段的首地址等于整个结构体实例的首地址。比如有这样一个结构体:  
    struct vector{int x,y,z;} s;
  int *p,*q,*r;
  struct vector *ps;
 
  p = &s.x;
  q = &s.y;
  r = &s.z;
  ps = &s;

  assert(p < q);
  assert(p < r);
  assert(q < r);
  assert((int*)ps == p);
  // 上述断言一定不会失败

    这时,有朋友可能会问:"标准是否规定相邻字段在内存中也相邻?"。 唔,对不起,ANSI C没有做出保证,你的程序在任何时候都不应该依赖这个假设。那这是否意味着我们永远无法勾勒出一幅更清晰更精确的结构体内存布局图?哦,当然不是。不过先让我们从这个问题中暂时抽身,关注一下另一个重要问题————内存对齐。
    许多实际的计算机系统对基本类型数据在内存中存放的位置有限制,它们会要求这些数据的首地址的值是某个数k(通常它为4或8)的倍数,这就是所谓的内存对齐,而这个k则被称为该数据类型的对齐模数(alignment modulus)。当一种类型S的对齐模数与另一种类型T的对齐模数的比值是大于1的整数,我们就称类型S的对齐要求比T强(严格),而称T比S弱(宽松)。这种强制的要求一来简化了处理器与内存之间传输系统的设计,二来可以提升读取数据的速度。比如这么一种处理器,它每次读写内存的时候都从某个8倍数的地址开始,一次读出或写入8个字节的数据,假如软件能保证double类型的数据都从8倍数地址开始,那么读或写一个double类型数据就只需要一次内存操作。否则,我们就可能需要两次内存操作才能完成这个动作,因为数据或许恰好横跨在两个符合对齐要求的8字节内存块上。某些处理器在数据不满足对齐要求的情况下可能会出错,但是Intel的IA32架构的处理器则不管数据是否对齐都能正确工作。不过Intel奉劝大家,如果想提升性能,那么所有的程序数据都应该尽可能地对齐。Win32平台下的微软C编译器(cl.exe for 80x86)在默认情况下采用如下的对齐规则: 任何基本数据类型T的对齐模数就是T的大小,即sizeof(T)。比如对于double类型(8字节),就要求该类型数据的地址总是8的倍数,而char类型数据(1字节)则可以从任何一个地址开始。Linux下的GCC奉行的是另外一套规则(在资料中查得,并未验证,如错误请指正):任何2字节大小(包括单字节吗?)的数据类型(比如short)的对齐模数是2,而其它所有超过2字节的数据类型(比如long,double)都以4为对齐模数。
    现在回到我们关心的struct上来。ANSI C规定一种结构类型的大小是它所有字段的大小以及字段之间或字段尾部的填充区大小之和。嗯?填充区?对,这就是为了使结构体字段满足内存对齐要求而额外分配给结构体的空间。那么结构体本身有什么对齐要求吗?有的,ANSI C标准规定结构体类型的对齐要求不能比它所有字段中要求最严格的那个宽松,可以更严格(但此非强制要求,VC7.1就仅仅是让它们一样严格)。我们来看一个例子(以下所有试验的环境是Intel Celeron 2.4G + WIN2000 PRO + vc7.1,内存对齐编译选项是"默认",即不指定/Zp与/pack选项):

  typedef struct ms1
  {
     char a;
     int b;
  } MS1;

    假设MS1按如下方式内存布局(本文所有示意图中的内存地址从左至右递增):
       _____________________________
       |       |                   |
       |   a   |        b          |
       |       |                   |
       +---------------------------+
 Bytes:    1             4

    因为MS1中有最强对齐要求的是b字段(int),所以根据编译器的对齐规则以及ANSI C标准,MS1对象的首地址一定是4(int类型的对齐模数)的倍数。那么上述内存布局中的b字段能满足int类型的对齐要求吗?嗯,当然不能。如果你是编译器,你会如何巧妙安排来满足CPU的癖好呢?呵呵,经过1毫秒的艰苦思考,你一定得出了如下的方案:

       _______________________________________
       |       |///////////|                 |
       |   a   |//padding//|       b         |
       |       |///////////|                 |
       +-------------------------------------+
 Bytes:    1         3             4

    这个方案在a与b之间多分配了3个填充(padding)字节,这样当整个struct对象首地址满足4字节的对齐要求时,b字段也一定能满足int型的4字节对齐规定。那么sizeof(MS1)显然就应该是8,而b字段相对于结构体首地址的偏移就是4。非常好理解,对吗?现在我们把MS1中的字段交换一下顺序:

  typedef struct ms2
  {
     int a;
     char b;
  } MS2;

    或许你认为MS2比MS1的情况要简单,它的布局应该就是

       _______________________
       |             |       |
       |     a       |   b   |
       |             |       |
       +---------------------+
 Bytes:      4           1

    因为MS2对象同样要满足4字节对齐规定,而此时a的地址与结构体的首地址相等,所以它一定也是4字节对齐。嗯,分析得有道理,可是却不全面。让我们来考虑一下定义一个MS2类型的数组会出现什么问题。C标准保证,任何类型(包括自定义结构类型)的数组所占空间的大小一定等于一个单独的该类型数据的大小乘以数组元素的个数。换句话说,数组各元素之间不会有空隙。按照上面的方案,一个MS2数组array的布局就是:

|<-    array[1]     ->|<-    array[2]     ->|<- array[3] .....
__________________________________________________________
|             |       |              |      |
|     a       |   b   |      a       |   b  |.............
|             |       |              |      |
+----------------------------------------------------------
Bytes:  4         1          4           1

    当数组首地址是4字节对齐时,array[1].a也是4字节对齐,可是array[2].a呢?array[3].a ....呢?可见这种方案在定义结构体数组时无法让数组中所有元素的字段都满足对齐规定,必须修改成如下形式:

       ___________________________________
       |             |       |///////////|
       |     a       |   b   |//padding//|
       |             |       |///////////|
       +---------------------------------+
 Bytes:      4           1         3

    现在无论是定义一个单独的MS2变量还是MS2数组,均能保证所有元素的所有字段都满足对齐规定。那么sizeof(MS2)仍然是8,而a的偏移为0,b的偏移是4。

    好的,现在你已经掌握了结构体内存布局的基本准则,尝试分析一个稍微复杂点的类型吧。

  typedef struct ms3
  {
     char a;
     short b;
     double c;
  } MS3;

    我想你一定能得出如下正确的布局图:
         
         padding 
           |
      _____v_________________________________
      |   |/|     |/////////|               |
      | a |/|  b  |/padding/|       c       |
      |   |/|     |/////////|               |
      +-------------------------------------+
Bytes:  1  1   2       4            8
          
    sizeof(short)等于2,b字段应从偶数地址开始,所以a的后面填充一个字节,而sizeof(double)等于8,c字段要从8倍数地址开始,前面的a、b字段加上填充字节已经有4 bytes,所以b后面再填充4个字节就可以保证c字段的对齐要求了。s

 

 

细说C++中字节的对齐方式 C++中字节的对齐方式可以采用编译器默认的字节对齐方式, 也可以采用自定义的对齐方式。 编译器默认字节对齐方式 1、结构体中每个成员分别按自己的方式对齐(注:对于数组如int a[3], 其对齐字节为sizeof(int)) 2、复杂类型(包含结构体成员)的默认对齐方式是它最长的成员的对齐方式,这样的成员是复杂类型时,以其最长的成员的对齐方式对齐。 3、对齐后的长度必须是该类型的对齐字节数的整数倍。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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C/C ++ 中的内存对齐

探索C++编程的奥秘,分享深入的技术见解和实践,旨在激发读者创造力与解决问题的思维。 3329

LabVIEW振动信号积分降噪全解析:从时域漂移到频域积分方案对比

振动信号处理是设备健康监测与结构动力学分析中的核心环节,而加速度信号积分得到速度、位移时,噪声放大与趋势项漂移是工程师最常遇到的难题。理解噪声的频率分布特性是解决问题的前提:低频噪声在积分过程中会被持续累积,而白噪声与直流偏置则让时域积分结果出现随机游走式的漂移。带通滤波与频域积分分别从时域和频域两个维度抑制噪声影响,前者通过合理设置高通、低通截止频率保留有效频带,后者利用FFT在除法前对直流分量直接置零,从根本上避免误差累积。该技术适用于旋转机械状态监测、模态测试、轴承故障诊断等场景,在LabVIEW中通

weixin_34082695的博客 317

c/c++ 中的内存对齐

示例如下: class A {}

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C/c++中的内存对齐

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sharpdew
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