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Caffe源码解析2：SycedMem

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看到SyncedMem就知道，这是在做内存同步的操作。这类个类的代码比较少，但是作用是非常明显的。文件对应着syncedmem.hpp,着syncedmem.cpp

首先是两个全局的内联函数。如果机器是支持GPU的并且安装了cuda，通过cudaMallocHost分配的host memory将会被pinned，这里我谷歌了一下，pinned的意思就是内存不会被paged out，我们知道内存里面是由页作为基本的管理单元。分配的内存可以常驻在内存空间中对效率是有帮助的，空间不会被别的进程所抢占。同样如果内存越大，能被分配的Pinned内存自然也越大。还有一点是，对于单一的GPU而言提升并不会太显著，但是对于多个GPU的并行而言可以显著提高稳定性。

这里是两个封装过的函数，内部通过cuda来分配主机和释放内存的接口

inline void CaffeMallocHost(void** ptr, size_t size, bool* use_cuda) { #ifndef CPU_ONLY   if (Caffe::mode() == Caffe::GPU) {     CUDA_CHECK(cudaMallocHost(ptr, size));// GPU模式下cuda分配内存     *use_cuda = true;     return;   } #endif   *ptr = malloc(size);//如果没有cuda则通过c的malloc函数分配   *use_cuda = false;   CHECK(*ptr) << "host allocation of size " << size << " failed"; }  inline void CaffeFreeHost(void* ptr, bool use_cuda) { #ifndef CPU_ONLY   if (use_cuda) {     CUDA_CHECK(cudaFreeHost(ptr));//cuda的主机内存释放操作     return;   } #endif   free(ptr);//c的释放操作 }

SyncedMemory类，首先是构造函数和析构函数

class SyncedMemory {  public:   SyncedMemory() //参数构造函数，负责初始化       : cpu_ptr_(NULL), gpu_ptr_(NULL), size_(0), head_(UNINITIALIZED),         own_cpu_data_(false), cpu_malloc_use_cuda_(false), own_gpu_data_(false),         gpu_device_(-1) {}   explicit SyncedMemory(size_t size)//带explicit关键字的，单个参数构造函数，explicit禁止单参数构造函数的隐式转换       : cpu_ptr_(NULL), gpu_ptr_(NULL), size_(size), head_(UNINITIALIZED),         own_cpu_data_(false), cpu_malloc_use_cuda_(false), own_gpu_data_(false),         gpu_device_(-1) {}   ~SyncedMemory();//其在析构时调用的也是CaffeFreeHost

这几个函数分别是

  const void* cpu_data();   void set_cpu_data(void* data);   const void* gpu_data();   void set_gpu_data(void* data);

cpu_data()主要是获得cpu上data的地址，set_cpu_data是将cpu的data指针指向一个新的区域由data指针传入，并且将原来申请的内存释放。下面两个同理，分别是获得gpu数据地址和set gpu数据地址。

  void* mutable_cpu_data();   void* mutable_gpu_data();   enum SyncedHead { UNINITIALIZED, HEAD_AT_CPU, HEAD_AT_GPU, SYNCED };   SyncedHead head() { return head_; }   size_t size() { return size_; }

前两个分别是返回cpu和gpu上的data指针，并且置状态为 head_ = HEAD_AT_CPU 和响应的gpu版本。SyncedHead主要是个枚举类型，用来设定head_的状态，head()函数即返回相应的数据状态，而size()函数返回数据大小

#ifndef CPU_ONLY   void async_gpu_push(const cudaStream_t& stream); #endif

这是一个cuda拷贝的异步传输，从数据从cpu拷贝到gpu，异步传输是已经假定caller会在使用之前做同步操作。

 private:   void to_cpu();   void to_gpu();   void* cpu_ptr_;   void* gpu_ptr_;   size_t size_;   SyncedHead head_;   bool own_cpu_data_;   bool cpu_malloc_use_cuda_;   bool own_gpu_data_;   int gpu_device_;    DISABLE_COPY_AND_ASSIGN(SyncedMemory);//禁止该类的拷贝与赋值 };  // class SyncedMemory

其实这里的东西也不多了，to_cpu()，to_gpu()这个看名字就知道了，需要注意的是，如果head 是未被初始化的状态，那么首先需要先分配内存，这个根据cpu和gpu视情况而定，之后再将数据从cpu或者gpu拷贝到另一处。之后函数会重新标记Head的状态，数据是否在cpu或者在gpu中,cpu这里是简称，其实是主机。cpu_ptr和gpu_ptr分别是在cpu和gpu中的数据指针，size_这就不再说了,head_之前也液晶提到过了，后面都是几个相应的标记为，以及gpu的ID号

原文 http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5150554.html

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