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fix bug for ch05 (#444)

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Co-authored-by: chujinjin <chujinjin52@huawei.com>
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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\footnote{与前文中的硬件加速器指意相同，业内习惯称为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。
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
在深度学习体系结构中，通常将与硬件加速器（如GPU、AI芯片等）相邻的内存称之为设备（Device）内存，而与CPU相邻的内存称之为主机（Host）内存。如:numref:`host-device-memory`所示，CPU可以合法地访问主机上的内存，而无法直接访问设备上的内存；同理，AI芯片可以访问设备上的内存，却无法访问主机上的内存。因此，在网络训练过程中，往往需要从磁盘加载数据到主机内存中，然后在主机内存中做数据处理，再从主机内存拷贝到设备内存中，最后设备才能合法地访问数据。算子全部计算完成后，用户要获取训练结果，又需要把数据从设备内存拷贝到主机内存中。
在深度学习体系结构中，通常将与硬件加速器（如GPU、AI芯片等）相邻的内存称之为设备（Device）内存，而与CPU相邻的内存称之为主机（Host）内存。如 :numref:`host-device-memory`所示，CPU可以合法地访问主机上的内存，而无法直接访问设备上的内存；同理，AI芯片可以访问设备上的内存，却无法访问主机上的内存。因此，在网络训练过程中，往往需要从磁盘加载数据到主机内存中，然后在主机内存中做数据处理，再从主机内存拷贝到设备内存中，最后设备才能合法地访问数据。算子全部计算完成后，用户要获取训练结果，又需要把数据从设备内存拷贝到主机内存中。
![主机内存和设备内存](../img/ch05/host-device-memory.png)
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