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* Update memory_allocator.md

Co-authored-by: Dalong <39682259+eedalong@users.noreply.github.com>
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chapter_backend_and_runtime/memory_allocator.md
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## 内存分配
:label:`ch05-sec-memory_pool`
内存在传统计算机存储器层次结构中有着重要的地位，它是连接高速缓存和磁盘之间的桥
梁，有着比高速缓存更大的空间，比磁盘更快的访问速度。随着深度学习的发展，深度神经网络的模型越来越复杂，AI芯片上的内存很可能无法容纳一个大型网络模型。因此，对内存进行复用是一个重要的优化手段。此外，通过连续内存分配和
内存在传统计算机存储器层次结构中有着重要的地位，它是连接高速缓存和磁盘之间的桥梁，有着比高速缓存更大的空间，比磁盘更快的访问速度。随着深度学习的发展，深度神经网络的模型越来越复杂，AI芯片上的内存很可能无法容纳一个大型网络模型。因此，对内存进行复用是一个重要的优化手段。此外，通过连续内存分配和
In-Place内存分配还可以提高某些算子的执行效率。
### Device内存概念
@@ -28,7 +27,7 @@ $$size=\prod_{i=0}^{dimention}shape_i * sizeof\left ( data type \right )$$
Tensor、Conv2D的权重和Conv2D的输出分配内存地址。然后为BatchNorm的输入分配地址时，我们发现BatchNorm的输入就是Conv2D算子的输出，而该Tensor的地址已经在之前分配过了，因此只需要将Conv2D算子的输出地址共享给BatchNorm的输入，就可以避免内存的重复申请以及内存的冗余拷贝。以此类推，可以发现整个过程中可以将待分配的内存分成三种类型：一是整张图的输入Tensor，二是算子的权重或者属性，三是算子的输出Tensor，三种Tensor在训练过程中的生命周期有所不同。
在CPU上我们常常使用malloc函数直接申请内存，这种方式申请内存好处是随时申请随时释放，简单易用。然而在许多对性能要求严苛的计算场景中，由于所申请内存块的大小不定，频繁申请释放会降低性能。通常我们会使用内存池的方式去管理内存，先申请一定数量和大小的内存块留作备用，当程序有内存申请需求时，直接从内存池中的内存块中申请。当程序释放该内存块时，内存池会进行回收并用作后续程序内存申请时使用。
在深度学习框架中，Device内存的申请也是非常频繁的，往往也是通过内存池的方式去管理Device内存，并让Device内存的生命周期与Tensor的生命周期保持一致。不同的深度学习框架在内存池的设计上大同小异，我们以图 :numref:`device_malloc`的MindSpore框架内存申请为例，进程会从Device上申请足够大的内存，然后通过双游标从两端偏移为Tensor分配内存。首先从申请的首地址开始进行偏移，为算子权重的Tensor分配内存，这部分Tensor生命周期较长，往往持续整个训练过程。然后从申请Device地址的末尾开始偏移，为算子的输出Tensor分配内存，这部分内存的生命周期较短，往往在该算子计算结束并且后续计算过程中无需使用再次使用该算子的输出的情况下，其生命周期就可以结束。通过这种方式，我们只需要从Device上申请一次足够大的内存，后续算子的内存分配都是通过指针偏移进行分配，减少了直接从设备申请内存的耗时。
在深度学习框架中，Device内存的申请也是非常频繁的，往往也是通过内存池的方式去管理Device内存，并让Device内存的生命周期与Tensor的生命周期保持一致。不同的深度学习框架在内存池的设计上大同小异，我们以图 :numref:`device_malloc`的MindSpore框架内存申请为例，进程会从Device上申请足够大的内存，然后通过双游标从两端偏移为Tensor分配内存。首先从申请的首地址开始进行偏移，为算子权重的Tensor分配内存，这部分Tensor生命周期较长，往往持续整个训练过程。然后从申请Device地址的末尾开始偏移，为算子的输出Tensor分配内存，这部分内存的生命周期较短，往往在该算子计算结束并且后续计算过程中无需再次使用该算子的输出的情况下，其生命周期就可以结束。通过这种方式，我们只需要从Device上申请一次足够大的内存，后续算子的内存分配都是通过指针偏移进行分配，减少了直接从设备申请内存的耗时。
![双游标法分配内存](../img/ch05/device_malloc.png)
:width:`800px`
@@ -77,4 +76,4 @@ a'内存的申请。
:width:`800px`
:label:`inplace-op`
这节我们简单介绍了Device内存的概念，内存分配的流程，和一些优化内存分配的方法。内存分配是编译器后端的最重要部分之一，内存的合理分配，不仅关系到相同芯片上能否支持更大的网络模型，也关系到模型在硬件上的执行效率。
这节我们简单介绍了Device内存的概念，内存分配的流程，和一些优化内存分配的方法。内存分配是编译器后端的最重要部分之一，内存的合理分配，不仅关系到相同芯片上能否支持更大的网络模型，也关系到模型在硬件上的执行效率。