（方法）メモリの断片化を考慮していますか？
私は有限要素理論の例を使用しますが、大規模なデータ構造を維持し、それを連続的に拡張する人なら誰でも同じようなものを見つけるでしょう。 ポイントと三角形の非構造化メッシュがあり、ポイントが座標（たとえばと）で与えられ、三角形がそれぞれ3つのポイントインデックス（たとえば、jとk）で構成されているとします。バツバツxyyy私私ijjjkkk FEMで一般的なように、メッシュは連続的に細分割されます。グローバルな通常の絞り込みに頼ると、三角形の数は、絞り込みが繰り返されるたびに4倍になります444。これがどのように行われるかに応じて、メモリレイアウトの開発方法は異なります。 メッシュが1〜300のメモリセルを占めているとします。 例1： 新しいメッシュのセル301から1501にスペースを割り当て、そこにリファインされたメッシュのデータを入力して、古いメッシュを忘れます。次のリファインされたメッシュはセル1501〜6300に配置され、次のメッシュは6301〜21500に配置されます。現在のメッシュの場所はメモリ内で「右」に移動しますが、巨大なパッチは使用されません。時期尚早にメモリ不足になる場合があります。 上記の例では、1つのリファインステップの妨げになるだけであることに気づくかもしれません。これは、断片化がなくても、後でリファインメントの合計メモリが不足するためです。頂点配列も考慮されるため、問題はさらに深刻になる可能性があります。 どうすればこれを回避できますか？ 例2： 三角形の配列をセル1..1200に再割り当てします。セル1201から2400に新しいメッシュを作成します。その作業コピーの内容をセル1..1200にコピーし、作業コピーを忘れます。同様に繰り返します。 作業コピーが必要なため、まだメモリが不足しています。これはどう： 例3： 三角形の配列をセル1..1500に再割り当てします。古いメッシュを1201 .. 1500にコピーします。セル1..1200に新しいメッシュを作成します。次に、古いメッシュのコピーを忘れます。 これらのスケールではグローバルメッシュリファインメントを使用しないため、ここでのケースは人工的です。増加がはるかに小さい場合、断片化を回避するためにメモリの再調整が可能です。しかしながら、 質問： 実際の科学計算/高性能計算でメモリの断片化が重要になることはありますか？ もしそうなら、どうやってそれを避けますか？たぶん私のマシンモデルは間違っているかもしれません、そしていくつかの重い魔法によるOSは暗黙のうちにメモリを再調整するか、ヒープ上の断片化されたブロックを管理します。 具体的には、グリッド管理にどのように影響しますか？