Matlab R2017a内存分析器为分配的内存提供了一个荒谬的数字

Question

我的代码是：

function eigs_mem_test
    N = 20000;
    density = 0.2;
    numOfModes = 250;
    A = sprand(N, N, density);

    profile -memory on
    eigs(A, numOfModes, 0.0)
    profile off

    profsave(profile('info'), 'eigs_test')
    profview
end

然后返回

即。它说MATLAB分配了18014398508117708.00 Kb或1.8e10 Gb - 完全不可能。这怎么发生的？代码以正确的输出完成，在htop中我可以看到内存使用量变化很大，但保持在16G以下。

对于N = 2000，我得到明智的结果（即分配0.2G。）

如果我想获得用于大型稀疏矩阵的内存上限，我如何有效地分析这种情况呢？

我使用MATLAB R2017a。

Answer 1

我无法在R2017b中重现您​​的问题，我的机器上有128GB的RAM。以下是运行示例代码后的结果：

值得注意的是，该功能达到峰值14726148Kb，或约1.8GB。我对MATLAB在这里使用的单位感到困惑，因为我在任务管理器中看到了更接近14GB的使用率，这与你观察到的大量使用量（以及GB的1.4e7KB）相匹配，我只能认为探测器是用来表示KB的状态。 （千字节）而不是Kb（千位）。

像这样的大量意外值通常是溢出的结果，所以这可能是内部溢出错误。

您可以使用whos来获取变量

的磁盘大小

w = whos('A');        % get details of variable A
sizeOnDisk = w.bytes; % get size on disk

这并不一定会告诉您示例中使用的eigs函数有多少内存。您可以在函数中轮询memory以获取当前使用情况。

我会拒绝进一步探讨这个问题，因为如何分析内存使用情况的问题有already been asked and answered。

N.B。我不确定为什么我的机器比你的机器慢100倍，我认为你的内存使用的图像不是来自实际运行你的示例代码？或者我的RAM很糟糕......