内存管理

概述 Go语言的内存管理系统是其高性能的关键基础设施，采用了受TCMalloc启发的多层次分配器架构，通过精巧的设计实现了高效的内存分配和回收。本文将深入分析Go内存管理的源码实现，揭示其背后的设计哲学和技术细节。

概述 Go语言的垃圾收集器（GC）是其内存管理的核心组件，采用并发三色标记清扫算法，实现了低延迟、高吞吐量的自动内存回收。本文将深入分析Go GC的源码实现，揭示其背后的设计哲学和技术细节。

概述 PyTorch作为领先的深度学习框架，其性能优化涉及多个层面：张量操作、内存管理、GPU利用、分布式训练等。本文将基于前面各模块的深度分析和网上的优化实践，总结出一套完整的PyTorch性能优化策略和最佳实践指南。

概述 PyTorch的CUDA集成是其GPU加速能力的核心，通过精心设计的内存管理、流调度和内核执行机制，实现了高效的GPU计算。本文将基于网上深入的CUDA优化分析，深度剖析PyTorch CUDA集成的完整架构和实现细节。