使用C++；amp，但仅在释放模式下 我用C++ AMP来评估波兰符号中的形式（+x y）的数学表达式。现在棘手的部分是，表达式以树的形式给出，我将其“编译”成线性指令，基本上使用树的宽度遍历将为我提供一个指令列表，可以向后迭代，以确保每个子节点在其父节点之前进行计算 struct amp_instruction { op_code opcode; // add, sub, variable, etc int index; // index of first child double value; // for constants double weight; // for variables std::string label; // node label std::shared_ptr<concurrency::array_view<double, 1>> data; // amp data }; struct amp_指令 { op_code opcode；//添加、子、变量等 int index；//第一个子项的索引 双值；//用于常量 双重权重；//用于变量 std:：string label；//节点标签 std:：shared_ptr data；//amp数据 };

在创建指令时，我按如下方式分配数据字段：

instr.data = make_shared<array_view<double, 1>>(n);

instr.data=make_shared（n）；

那么，我的评价是：

array_view<double, 1> amp_interpreter::evaluate(vector<amp_instruction>& instructions)
{
  for (auto &it = rbegin(instructions); it != rend(instructions); ++it)
  {
    switch (it->opcode)
    {
    case ADD:
    {
      array_view<double, 1> a = *instructions[it->index].data;
      array_view<double, 1> b = *instructions[it->index + 1].data;
      parallel_for_each(a.extent, [=](index<1> i) restrict(amp)
      {
        a[i] += b[i];
      });
      it->data = instructions[it->index].data;
      break;
    }
    // other cases... //
    case VARIABLE:
    {
      array_view<double, 1>  a = *it->data;
      array_view<const double, 1> v = *gpu_data[it->label];
      double weight = it->weight;
      parallel_for_each(a.extent, [=](index<1> i) restrict(amp)
      {
        a[i] = v[i] * weight;
      });
      break;
    }
    default: break;
    }
  }
  return *instructions[0].data;
}

array\u view amp\u解释器：：evaluate（向量和指令）
{
for（auto&it=rbegin（指令）；it！=rend（指令）；+it）
{
开关（it->操作码）
{
案例补充：
{
数组\视图a=*指令[it->index]。数据；
数组_视图b=*指令[it->index+1]。数据；
每个（a.extent，[=]（索引i）限制（amp）的并行（U）
{
a[i]+=b[i]；
});
it->data=指令[it->index]。数据；
打破
}
//其他情况//
案例变量：
{
数组\视图a=*it->数据；
array_view v=*gpu_数据[it->label]；
双倍重量=它->重量；
每个（a.extent，[=]（索引i）限制（amp）的并行（U）
{
a[i]=v[i]*重量；
});
打破
}
默认：中断；
}
}
返回*指令[0]。数据；
}

其中，gpu_数据是一个包含我的变量初始值的映射（例如，可以高达一百万）。因此，我们的想法是，为每个变量获取值（缓存在gpu_数据中），应用一个权重值，并将结果保存在相应amp_指令的数据字段中。然后，数据从子级传递到父级，以减少gpu上的内存分配

现在，当我在调试模式下编译程序时，这段代码运行良好，1000个树表达式使用大约1gb的恒定内存，每个树变量使用1M的值。它还生成正确的值，因此逻辑工作。但在释放模式下，内存使用率会飙升至10-20gb。这只发生在默认加速器上，这是我的radeon r9 fury。基本渲染器加速器没有此问题

我的硬件是i7 4790k，32gb ddr3，radeon r9 fury。这可能是驱动程序问题吗？或者我可能没有使用C++的AMP？我真的希望有人能对这个问题有所了解，因为这个bug使得整个方法无法使用

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谢谢。

我无法确定内存泄漏的来源，但它肯定来自运行时。将项目选项中的“运行时库”从“多线程DLL（/MD）”更改为“多线程调试DLL（/MDd）”可以消除内存泄漏

这可能更容易用较小的测试用例进行调试：-）能否将所有数值

ai

成员初始化为零？一般来说，您可以为

amp_指令

类创建一个默认构造函数，将所有整数和双精度字段归零？调试/发布行为的差异通常来自调试中发布/0中的统一变量。我尝试过，但没有改变任何事情。该代码还针对同一事物的标准（仅cpu）实现进行了验证，并且始终生成正确的值。唯一的问题是它在释放模式下泄漏内存。