[f.....n]

Ma ktoś z 8-16 Gb ramu i Code::Block'sa? Musze obliczyć macierz 100k x 100k i moje 4 Gb nie wyrabia :/
#programowanie

[a231]

@froteorin: Zmień algorytm żeby używał mniej pamięci albo zrzucaj do plików tymczasowych.

[xan-kreigor]

@froteorin:

Musze obliczyć macierz 100k x 100k

proszę. trochę więcej szczegółów ?

btw potrzebowałbyś min. 40-80GB ramu (primitywnie)

[f.....n]

@xan-kreigor: Generuję macierz vector >, bardzo dużą(dokładnie nie wiem jak dużą) wstęgową (czyli diagonalna, poza tym prawie same zera) A i wektor B. Rozwiazuję ten układ SparseMatrixem z biblioteki Eigen3. Ale nie starcza pamięci

[f.....n]

@xan-kreigor a, to dziękuję

[biwalencik]

@froteorin: zapisz do jakiegos l pliku typu HDF5 i podziel dane na kilkanacie obiektow mozliwych d przeliczenia w fizycznym RAM. HDF5 pozwala na rownolegly odczxyt, wiec mozesz zaprzec do tego kilka watkow.

Jesli masz zaciecie i jest to prosta operacja to mozesz nawet wykonac pojedyncze mniozenia na GPU. W zaleznosci od karty albo poprzez CUDA, albo openCL. Skoro to macierz diagonalana, to mozesz uzyc sparse matrix z eigena:

https://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialSparse.html

[biwalencik]

@froteorin: Mozesz tez uzyc MMF (memory papped file). Boost ma implementacje czegos takiego:

http://www.boost.org/doc/libs/1_66_0/doc/html/interprocess/sharedmemorybetweenprocesses.html#interprocess.sharedmemorybetweenprocesses.mapped_file