Windows系统内存优化九秘招

如何优化内存的管理,提高内存的使用效率,尽可能地提高运行速度,是我们所关心的问题。下面介绍在Windows操作系统中,提高内存的使用效率和优化内存管理的几种方法。     

windows系统内存优化九秘招

如何优化内存的管理。提高内存的使用效率，尽可能地提高运行速度，是我们所关心的问题。下面介绍在Windows操作系统中，提高内存的使用效率和优化内存管理的几种方法。     

Windows中提高内存使用效率的几种技巧

如何优化内存的管理,提高内存的使用效率,尽可能地提高运行速度,是我们所关心的问题。下面介绍在Windows操作系统中,提高内存的使用效率和优化内存管理的几种方法。     

内存优化 提高Windows运行速度

如何优化内存的管理，提高内存的使用效率，尽可能地提高运行速度，是我们所关心的问题。下面介绍在Windows操作系统中，提高内存的使用效率和优化内存管理的几种方法。     

一种基于Trace精度改进的内存系统模拟器优化方法

随着计算机系统规模的不断增长,计算机系统结构的研究对于如何更有效地利用各个部件的性能显得尤为重要.但是在系统结构的研究中,由于研究对象规模过大,采用模拟器进行模拟测试是一种常用的方法.但是在使用全系统模拟器的时候,将整个系统进行模拟会造成实验效率的降低和模拟器程序的维护困难.因此,使用基于trace输入的模拟器成为了一种提高模拟器效率的常用方法,但是由于trace不能良好地表现计算机系统某些部分的运行特性,难以避免地存在一定的模拟误差.对此,提出了一种基于trace精度改进的内存系统模拟器优化方法,通过增加trace中包含的内容、提高trace的精度并在内存系统模拟器中实现相应的支持机制,从而在不影响模拟器运行效率的情况下提高内存系统模拟器的运行精度.     

一种适用嵌入式系统的自适应动态内存管理方案

实时性、可靠性、高效性的要求,使得许多嵌入式应用使用自己的内存管理方案。任何内存碎片的产生无疑都是对大块内存频繁分割造成的,适当减少对大块内存的分割,就会减少内存碎片的产生,但在减少分割内存块的同时又如何才能满足系统对内存的需求呢?文中在对当今最常用的两种内存分配算法分析的基础上提出一种新的适用于嵌入式系统的内存管理算法——自适应动态内存分配算法,重点就如何减少内存碎片,提高内存利用率,提出了新的构想与实现。望其成为嵌入式系统中内存管理算法的模板。     

面向TD协议栈的内存管理技术研究

内存管理是一个一直值得研究和优化的问题。在TD—SCDIVIA高层协议栈软件跨平台技术的研究过程中,文中提出了一种内存管理方法：在软件和操作系统之间设立抽象层,抽象层的内存池在系统初始化时集中申请,软件运行时的内存申请释放由抽象层进行调度,抽象层采用大小最匹配算法将内存池中的内存块给软件使用。抽象层提供link函数以提高软件执行效率,并提供内存泄露和内存越界使用的检测。与传统内存管理相比,使用文中介绍的内存管理技术的高层协议栈软件,一次内存调度平均速度可以提高1微秒,并能完全屏蔽下层不同操作系统之间的差异。     

一种基于VxWorks的内存分配算法

研究了VxWorks系统内存分配算法,指出了常用内存管理算法的局限性,在此基础上,提出了一种改进的内存分配算法.改进的内存分配算法包括优化的内存块分配算法和快速高效的动态内存分配算法,两者结合使用将会有效提高嵌入式系统的性能.对改进内存算法的实现作了详细的介绍.     

一种适用嵌入式系统的自适应动态内存管理方案

实时性、可靠性、高效性的要求，使得许多嵌入式应用使用自己的内存管理方案。任何内存碎片的产生无疑都是对大块内存频繁分割造成的，适当减少对大块内存的分割，就会减少内存碎片的产生，但在减少分割内存块的同时又如何才能满足系统对内存的需求呢？文中在对当今最常用的两种内存分配算法分析的基础上提出一种新的适用于嵌入式系统的内存管理算法——自适应动态内存分配算法，重点就如何减少内存碎片，提高内存利用率，提出了新的构想与实现。望其成为嵌入式系统中内存管理算法的模板。     

基于分布式数据集的并行计算框架内存优化方法

随着科学计算和人工智能技术的快速发展，分布式环境下的并行计算已成为解决大规模理论计算和数据处理问题的重要手段。内存容量的提高以及迭代算法的广泛应用，使得以Spark为代表的内存计算技术愈发成熟。但是，当前主流的分布式内存模型和计算框架难以兼顾易用性和计算性能，并且在数据格式定义、内存分配、内存使用效率等方面存在不足。提出一种基于分布式数据集的并行计算方法，分别从模型理论和系统开销两个角度对内存计算进行优化。在理论上，通过对计算过程进行建模分析，以解决Spark在科学计算环境下表达能力不足的问题，同时给出计算框架的开销模型，为后续性能优化提供支持。在系统上，提出一种框架级的内存优化方法，该方法主要包括对跨语言分布式内存数据集的重构、分布式共享内存的管理、消息传递过程的优化等模块。实验结果表明，基于该优化方法实现的并行计算框架可以显著提升数据集的内存分配效率，减少序列化/反序列化开销，缓解内存占用压力，应用测试的执行时间相比Spark减少了69%～92%。     

WINDOWS运行环境优化技术

Windowi运行环境优化的目的是为了调整系统，使WindoW以最有效的方式利用系统资”源．优化系统主要指如何使用内存、硬盘资源以提高系统运行速度．三高级内存代化技术内存是仅次于CPU的系统资源，其优化的目的是尽可能多地给应用程序提供常现内存，实行优化是将一些系统程序（设备驱动程序，内存驻留程序）移到常规内存（0～64（）k）以外的存储区域．通常用户采用如下方法：．使用扩充内存管理程序（HIMEM．SYS）支持存取扩充内存（XMS）．使用扩展内存管理程序（EMM386．EXE）从扩充内存仿真扩展内存（EMS）（其实Windo。在增…     

C++堆上对象内存"按需分配"

内存分配已经是一个古老的话题,但是缺省的内存分配器由于对内存使用需求的缺失,尤其是在C++这个小对象繁多的环境,缺省的new操作符显得有些力不从心.文章从对内存使用需求入手,剖析内存需求不同时,不同的优化策略.并针对内存归还的时机和小对象这两种情况,结合new和delete操作符的特点给出了相应的优化算法,提升了内存分配和归还的效率,简化了对现有系统的性能优化.     

基于统计的无阻塞连接算法

数据流上的关系查询处理技术是数据库研究领域的一大热点。优化无阻塞连接算法的关键在于提高内存连接阶段的效率。当内存空间满时,需要将内存数据刷新到外存相应分区,良好的刷新策略对于改进算法的性能至关重要。利用数据分布的特征,对关系连接的输出流,使用基于统计的方法,查找使用频率最低的元组,将使用频率较低的元组刷新到外存,以提高内存数据的效率。基于统计分析策略提高了刷新策略的准确性和效率及算法的适用范围。     

系统内存的监控与优化

内存的分配与管理是操作系统资源管理的重要任务之一。进入Windows时代,操作系统开始从内存分配与调度者的单一身份转变为内存的分配与消费者多重角色。 DOS时代4兆,8兆内存可以供操作系统,应用程序相安无事,另外再加上一个占用数兆内存的硬盘Cache程序有效地减少读写硬盘次数,提高系统运行效率。在Windows95出现以后,操作系统与应用软件争夺消耗内存资源的矛盾日益突出,迫使用户不得不升级内存。但是,无论用户购买使用何种档次的计算机,还是能够看到计算机在频繁地读写硬盘、交换文件,而且系统崩溃,程序异常中止,死机等故障频频发生,在这些故障中,有相当比例的问题是由于内存资源减少到临界值而引发的。内存监控与优化工具,试图通过对内存资源的监测,统计分析出系统当前所需内存资源,回收整理操作系统散失的内存碎片,动态地进行内存分配,从而避免因为可用内存消耗殆尽而引发的各种故障。     

CPU解放战

电脑系统的优化就像一场战争,争夺系统资源的使用效率。最常用的程序优化、注册表优化、硬盘优化,甚至内存优化都已经有了很多方案,可以说解放资源的战斗已经全面打响,而且成绩不错。但有一个量重要的部件却很少有人想到去做优化。CPU的重要性不言自明,以往顶多对CPU超超频、降降温,而对CPU资源的浪费关注并不多。     

基于内存池的空间数据调度算法

计算机处理海量空间数据时,内外存之间数据的频繁交互导致内存占用高、处理效率低。使用内存池方式调度空间数据可以提高计算机效率。在多种特定地图使用模式下,不同的内存池页面置换算法能有效降低操作过程中的内外存交互,提高空间数据调度效率。实验表明,该算法为内存容量有限的嵌入式设备上的GIS提出了高效处理空间数据的方案。     

微机内存综合管理和利用

一般来说，为了获得更多的内存有三种可选办法：一是外部配置，即通过增加内存条来扩大内存；二是内部配置，即最大限度地利用已有内存，比如运用内存优化程序Memmakerexe等调整设备驱动程序或其他内存储留程序占用内存方式；三是在WINDOWS环境下，利用交换文件（SWAPFILE）获得更多内存。本文将着重从后两个方面探讨这一问题。一、几个常用的术语l．常现内在（ChflVentiofl。IMemcry）：是指微机中实址操作可寻址的RAM数量，为640KB（见图1），常现内存由hos直接管理，不需要专门的内存管理器。2上位内有区（UpperMemoryArea）…     

图像灰度匹配在多核环境下的优化

随着计算机技术的不断发展,图像匹配已经成为图片处理的一个重要部分。在图像匹配中,图像的灰度匹配虽然具有匹配精度高的优点但却需要大量的计算时间,且计算时间随着使用模版的增大而大幅度增长。文章在多核的环境下使用内存优化与处理器亲和力优化方法来解决计算时间长的问题。实验结果表明,使用并行技术并结合内存优化与处理器优化方法可大幅度减少计算时间、提高缓存的命中率、避免乒乓效应的产生使并行程序的加速比与并行效率有所提高。     

基于图形处理器的球面Voronoi图生成算法优化

基于四元三角格网(QTM)之间距离计算与比较的球面Voronoi图生成算法相对于扩张算法具有较高的精度,但由于需要计算并比较每个格网到所有种子点的距离,致使算法效率较低。针对这一问题,利用图形处理器(GPU)并行计算对算法进行实现,然后从GPU共享内存、常量内存、寄存器等三种内存的访问方面进行优化,最后用C++语言和统一计算设备架构(CUDA)开发了实验系统,对优化前后算法的效率进行对比。实验结果表明,不同内存的合理使用能在很大程度上提高算法的效率,且数据规模越大,所获得的加速比越高。     

把内存优化到“最佳”

内存的重要性，相信各位电脑玩家都非常清楚；为了让内存始终处于最佳工作状态，不少人都想方设法地来优化系统内存。对于自己使用的计算机系统，您对它的内存能了解多少呢?您又是怎样来优化自己系统的内存的呢?这里，笔者向您推荐一款优化计算机系统内存的好工具——