Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- faq:memoire [2015/04/27 07:06] – [Avoir une évolution (une courbe) au cours du temps] cicaluga
+++ faq:memoire [2016/04/25 07:41] – [Connaître le pic mémoire d'un programme] cicaluga
@@ Ligne 1: / Ligne 1: @@
 ===== Connaître le pic mémoire d'un programme =====
+  * time
 Pour connaître le pic mémoire du programme on peut utiliser la commande "time" (qui fournit aussi le temps...) :
@@ Ligne 24: / Ligne 24: @@
 </code>
-Ici le pic est donc ~12.4 Go
+Ici le pic est donc ~12.4 Go.
+  * qstat (job en cours d'exécution)
+<code>
+qstat -j <JOB_ID> | grep usage
+</code>
+  * qacct (accouting SGE) - lorsque le job aura fini
+<code>
+qacct -j <JOB_ID>
+</code>
+Renvoie les statistiques du job, dont ''maxvmem'' qui indique le pic de consommation mémoire.
 ===== Connaître la mémoire utilisée à l'instant t au cours de l’exécution =====
@@ Ligne 49: / Ligne 62: @@
 où
 pid est à remplacer par le numéro du process qu'on veut suivre (qui est obtenu avec top ou ps, mais on peut automatiser)
--  100 est le nombre de fois //
+(ou 100 est le nombre de fois et 1 c'est le pas en secondes)
--  1 c'est le pas en secondes //
   * soit on appelle la fonction C ci-dessus à certains points du programme (là où on sait qu'il y a eu des allocations/desalocations mémoire importantes)
   * soit on utilise des paquets déjà faits, comme ceux-ci (psutil ou ressource) en Python :
 http://fa.bianp.net/blog/tag/memory_profiler.html
   * soit on utilise des outils d'analyse plus puissants (mais plus difficiles à les apprendre), p.ex. Valgrind (avec son module "massif")
-A choisir en fonction des besoins et des préférences...

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