OpenMV MicroPython
4.19. 内存池¶
一台摄像头要在帧缓冲区池中保存三帧全分辨率图像、同时运行一个独立的预览缓冲区，还要为 Python 脚本及其对象留出空间，它所要调度的内存量超过了 MCU 上单块 RAM 所能提供的容量。MicroPython 之所以能把这一切装下，靠的是将它们分散到 MCU 提供的 几种不同类型的内存 上，并把每一类分配请求路由到它实际所需的那种内存上。
4.19.1. 内存的种类¶
现代 OpenMV Cam 的 MCU 提供四种不同类型的内存。第一种对应用程序是不可见的；其余三种是分配请求可以从中取用的内存池。
CPU 的数据缓存 —— 位于 CPU 与其余 RAM 之间的一小块极快内存区域。当 CPU 从主存读取或写入某个值时，缓存会自动保留一份副本，因此对同一数据的重复访问会停留在缓存中，永远不必付出访问较慢内存的代价。该缓存 并不是 分配请求可以从中取用的内存池。它对应用程序是透明的 —— 它只是让其余 RAM 在实际使用中感觉比其原始延迟所暗示的更快，直到工作集大到无法再装进缓存为止。
紧耦合处理器内存 —— 一小块直接连到 CPU、中间没有总线的 RAM。单周期访问，从不未命中，从不等待。那些确实需要尽可能最快内存的分配 —— 即每一个延迟周期都至关重要的场合 —— 都从这个内存池中取用。
片上快速内存 —— 内建于 MCU 封装中、从几百千字节到约一兆字节的 RAM。低延迟、高带宽，但容量有限。MicroPython 堆就驻留在这里，以便 Python 对象访问保持快速；CPU 频繁触碰的较小工作缓冲区也共用这个内存池。
较慢的大容量内存 —— 在那些为 MCU 配上外部存储芯片的开发板上，是通过外部总线访问的、数十兆字节的片外 RAM。容量大得多，但每次访问都比片上内存耗时更长；对于数据缓存能够容纳的工作集，缓存隐藏了其中大部分开销，而当操作扫过大到无法缓存的数据时，差距便会显现。它用于那些必须很大、且 CPU 能够容忍较慢速度的分配 —— 其中最重要的就是帧缓冲区池。
本系列开发板分布在一个区间上：有些只有片上 RAM；有些则在片上 RAM 之外再配一块大得多的外部内存。这三种可分配的内存类型中的每一种都被视作一个 内存池 —— 即分配请求从中取用的一块内存 —— 并加以标记，使每个请求都能申请它实际所需的那种内存。
4.19.2. 主帧缓冲区¶
支撑 snapshot() 的帧缓冲区并不申请快速内存。它只申请 足够 的内存 —— 仅此而已。这使它落在容量最大的那个内存池里，因此在同时具备片上和外部内存的开发板上，帧缓冲区会落在外部内存块中。
在大多数器件上，一个全分辨率、三重缓冲的帧缓冲区实在太大，无法装进片上快速内存池；只有较大的那个池才有可能完全容纳它。当应用程序处理图像时，CPU 的数据缓存隐藏了其中大部分的每次访问开销，而无论如何，将传感器数据填入帧缓冲区的 DMA 引擎都能跟上传感器的数据速率。
帧缓冲区所占用的确切大小，取决于当前的 pixformat()、framesize() 以及 framebuffers() 数量；每当其中任何一项发生变化时，它都会随之增大或缩小。
4.19.3. 次级传感器帧缓冲区¶
第二个 CSI 实例会获得它自己的帧缓冲区，从主传感器所用的同一个池中分配。该池是共享的；而缓冲区是相互独立的。次级传感器的内存占用通常远小于主传感器，因为次级传感器运行在较低的分辨率下，所以第二个帧缓冲区额外占用的内存只是主帧缓冲区的一小部分。
4.19.4. 流帧缓冲区¶
图像预览 缓冲区是个例外。它不是在运行时从任何内存池中分配的；它是一块在构建时预留的 固定区域，具有已知的地址和已知的大小。这使预览通路不会妨碍其他所有分配 —— 该区域从启动起就存在，并且永不移动。
4.19.5. MicroPython 堆¶
Python 对象 —— 变量、列表、字典、类实例、snapshot() 调用所返回的 Image 包装对象，以及应用程序创建的每一个字符串和元组 —— 都驻留在 MicroPython 垃圾回收堆 上，该堆 独立 于摄像头的内存池。这个垃圾回收（GC）堆是 MicroPython 自行管理的一块内存区域：每当创建一个对象时，Python 代码都会隐式地从中分配，而 MicroPython 会周期性地扫描该堆，回收那些应用程序不再引用的对象所占用的空间，因此应用程序从不需要手动释放任何东西。
启动时会为 GC 堆划出一块专用区域，通常放置在片上快速内存中以保持 Python 访问的快速性；在那些需要为大型数据结构留出更多余量的开发板上，还可以选择溢出到较大的外部内存块中。
snapshot() 返回的 Image 是 GC 堆上的一个小型包装对象；其底层的像素数据则存放在摄像头某个内存池中的帧缓冲区里。二者从不争用同一块内存。
4.19.6. 把它们组合起来¶
把每一类分配引导到正确的内存池 —— 大缓冲区放到能容纳它们的较大池中，对延迟敏感的数据放到较快的池中，Python 堆放到它自己的区域，预览放到它预留的槽位 —— 正是这一点，使得在总共只有几兆字节快速内存的器件上，能够让全分辨率采集流水线、预览通道和一个相当复杂的 Python 脚本彼此并行运行成为可能。