本征和巨大的密集二维阵列

Question

我正在为一个项目使用 2D Eigen::Arrays，我喜欢在大型 2D 数组的情况下继续使用它们。

为了避免内存问题，我想使用内存映射文件来管理（read/modify/write）这些数组，但我找不到工作示例。

我找到的最接近的例子是 this 基于 boost::interprocess，但它使用共享内存（虽然我更喜欢持久存储）。

缺少示例让我担心是否有更好的主流替代解决方案来解决我的问题。是这样吗？一个最小的例子会非常方便。

编辑：

这是一个最小的例子，在评论中解释了我的用例：

#include <Eigen/Dense>


int main()
{
    // Order of magnitude of the required arrays
    Eigen::Index rows = 50000;
    Eigen::Index cols = 40000;

    {
        // Array creation (this is where the memory mapped file should be created)
        Eigen::ArrayXXf arr1 = Eigen::ArrayXXf::Zero( rows, cols );

        // Some operations on the array
        for(Eigen::Index i = 0; i < rows; ++i)
        {
            for(Eigen::Index j = 0; j < cols; ++j)
            {
                arr1( i, j ) = float(i * j);
            }
        }

        // The array goes out of scope, but the data are persistently stored in the file
    }

    {
        // This should actually use the data stored in the file
        Eigen::ArrayXXf arr2 = Eigen::ArrayXXf::Zero( rows, cols );

        // Manipulation of the array data
        for(Eigen::Index i = 0; i < rows; ++i)
        {
            for(Eigen::Index j = 0; j < cols; ++j)
            {
                arr2( i, j ) += 1.0f;
            }
        }

        // The array goes out of scope, but the data are persistently stored in the file
    }

}

Answer 1

所以我用谷歌搜索

boost memory mapped file

并在第一个结果中出现 boost::iostreams::mapped_file。

结合 link 到 Eigen::Map from 我测试了以下内容：

#include <boost/iostreams/device/mapped_file.hpp>
#include <Eigen/Dense>

boost::iostreams::mapped_file file("foo.bin");

const std::size_t rows = 163840;
const std::size_t columns = 163840;
if (rows * columns * sizeof(float) > file.size()) {
    throw std::runtime_error("file of size " + std::to_string(file.size()) + " couldn’t fit float Matrix of " + std::to_string(rows) + "×"  + std::to_string(columns));
}

Eigen::Map<Eigen::MatrixXf> matrix(reinterpret_cast<float*>(file.data()), rows, columns);

std::cout << matrix(0, 0) << ' ' << matrix(rows - 1, columns - 1) << std::endl;
matrix(0, 0) = 0.5;
matrix(rows - 1, columns - 1) = 0.5;

使用cmake

find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS iostreams)
find_package(Eigen3 REQUIRED)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} Boost::iostreams Eigen3::Eigen)

然后我用谷歌搜索

windows create dummy file

first result 给了我

fsutil file createnew foo.bin 107374182400

运行程序两次给出：

0 0

0.5 0.5

不会增加内存使用量。

所以它很有魅力。

Answer 2

我认为为此编写自己的 class 并不难。

要首次初始化数组，请创建一个大小为 x * y * elem_size 和 memory map 的文件。

您甚至可以添加一个小的 header，其中包含大小、x、y 等信息 - 这样，如果您重新打开这些信息，您就会获得所需的所有信息。

现在你有一个大内存块，你可以使用成员函数 elem(x,y) 或 get_elem() / set_elem() 或使用 [] operator，并在该函数中计算数据元素的位置。

关闭文件或在两者之间提交，将保存数据。

对于非常大的文件，最好只 map 文件中需要的部分以避免创建非常大的页面 table。

Windows 具体（不确定 Linux 中是否可用）：

如果不需要将数据保存在磁盘上，可以使用delete on close标志打开文件。这只会在内存不可用时（临时）写入磁盘。
对于稀疏数组，可以使用稀疏文件。这些文件只对包含数据的块使用磁盘 space。所有其他块都是虚拟的，默认为全零。

Answer 3

基于this comment and these answers (https://whosebug.com/a/51256963/2741329 and https://whosebug.com/a/51256597/2741329)，这是我的工作解决方案：

#include <boost/interprocess/file_mapping.hpp>
#include <boost/interprocess/mapped_region.hpp>
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <filesystem>

namespace fs = std::experimental::filesystem;
namespace bi = boost::interprocess;

int main() {

  std::string array_bin_path = "array.bin";
  const int64_t nr_rows = 28000;
  const int64_t nr_cols = 35000;
  const int64_t array_size = nr_rows * nr_cols * sizeof(float);
  std::cout << "array size: " << array_size << std::endl;

  // if the file already exists but the size is different, remove it
  if(fs::exists(array_bin_path))
  {
    int64_t file_size = fs::file_size(array_bin_path);
    std::cout << "file size: " << file_size << std::endl;
    if(array_size != file_size)
    {
      fs::remove(array_bin_path);
    }
  }

  // create a binary file of the required size
  if(!fs::exists(array_bin_path))
  {
    std::ofstream ofs(array_bin_path, std::ios::binary | std::ios::out | std::ios::trunc);
    ofs.seekp(array_size - 1);
    ofs.put(0);
    ofs.close();
  }

  // use boost interprocess to memory map the file
  const bi::file_mapping mapped_file(array_bin_path.c_str(), bi::read_write);
  bi::mapped_region region(mapped_file, bi::read_write);

  // get the address of the mapped region
  void * addr = region.get_address();

  const std::size_t region_size = region.get_size();
  std::cout << "region size: " << region_size << std::endl;

  // map the file content into a Eigen array
  Eigen::Map<Eigen::ArrayXXf> my_array(reinterpret_cast<float*>(addr), nr_rows, nr_cols);

  // modify the content
  std::cout << "initial array(0, 1) value: " << my_array(0, 1) << std::endl;
  my_array(0, 1) += 1.234f;
  std::cout << "final array(0, 1) value: " << my_array(0, 1) << std::endl;

  return 0;
}

它使用：

boost::interprocess 代替 boost::iostreams 因为它是 header-only。此外，如果我想在单个映射文件中存储多个数组，mapped_region 会很方便。
std::fstream 创建二进制文件并 std::experimental::filesystem 检查它。
Eigen::ArrayXXf 根据我的问题要求。

本征和巨大的密集二维阵列

Eigen and huge dense 2D arrays

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