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@@ -199,8 +199,6 @@ int main(int argc, const char ** argv)
 | 创建4维稠密张量 | XTensor * NewTensor4D(<br>const int d0, const int d1, const int d2, const int d3, <br> const TENSOR_DATA_TYPE myDataType = X_FLOAT, <br>const int myDevID = -1, XMem * myMem = NULL) <br> <br> <br> <br> | d0 - 张量第一维大小 <br>  d1 - 张量第二维大小 <br>  d2 - 张量第三维大小 <br>  d3 - 张量第四维大小 <br> myDataType - 张量的数据类型 <br> myDevID - 张量所在的设备ID <br> myMem - 张量所使用的内存池 |
 | 创建4维稠密张量 | XTensor * NewTensor4D(<br>const int d0, const int d1, const int d2, const int d3, <br> const TENSOR_DATA_TYPE myDataType = X_FLOAT, <br>const int myDevID = -1, XMem * myMem = NULL) <br> <br> <br> <br> | d0 - 张量第一维大小 <br>  d1 - 张量第二维大小 <br>  d2 - 张量第三维大小 <br>  d3 - 张量第四维大小 <br> myDataType - 张量的数据类型 <br> myDevID - 张量所在的设备ID <br> myMem - 张量所使用的内存池 |
 | 创建5维稠密张量 | XTensor * NewTensor5D(<br>const int d0, const int d1, const int d2, <br> const int d3, const int d4, <br> const TENSOR_DATA_TYPE myDataType = X_FLOAT, <br>const int myDevID = -1, XMem * myMem = NULL) <br> <br> <br> <br> | d0 - 张量第一维大小 <br>  d1 - 张量第二维大小 <br>  d2 - 张量第三维大小 <br>  d3 - 张量第四维大小 <br>  d4 - 张量第五维大小 <br> myDataType - 张量的数据类型 <br> myDevID - 张量所在的设备ID <br> myMem - 张量所使用的内存池 |
 | 创建5维稠密张量 | XTensor * NewTensor5D(<br>const int d0, const int d1, const int d2, <br> const int d3, const int d4, <br> const TENSOR_DATA_TYPE myDataType = X_FLOAT, <br>const int myDevID = -1, XMem * myMem = NULL) <br> <br> <br> <br> | d0 - 张量第一维大小 <br>  d1 - 张量第二维大小 <br>  d2 - 张量第三维大小 <br>  d3 - 张量第四维大小 <br>  d4 - 张量第五维大小 <br> myDataType - 张量的数据类型 <br> myDevID - 张量所在的设备ID <br> myMem - 张量所使用的内存池 |
 
 
-## 设备
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 ## 访问张量中的内容
 ## 访问张量中的内容
 
 
 在C/C++中，我们通过XTensor.h访问张量中的内容，并且仅需要在源程序中引用XTensor.h头文件就可以完成张量的定义。
 在C/C++中，我们通过XTensor.h访问张量中的内容，并且仅需要在源程序中引用XTensor.h头文件就可以完成张量的定义。
@@ -1636,6 +1634,44 @@ NiuTrans.Tensor/Tensor/test/TLoss.cpp
 
 
 ### 内存池
 ### 内存池
 
 
+内存作为计算机软件运行过程中不可或缺的一项重要资源，在软件开发过程中具有十分重要的地位。对于一个软件系统而言，如何更高效地进行内存管理将对系统整体性能，尤其是运行速度方面产生很大程度的影响。对于内存的管理一般来说主要包括分配、追踪以及释放，通过相应的接口即可简单地在内存空间上进行变量的定义、使用以及删除等操作。
+虽然目前而言，主流编程语言均会为开发人员提供相应的系统级接口（如C语言中的malloc和free，C++中的new和delete等），但这类接口在设计的时候由于需要考虑各种使用情况，因此并不一定能够最适用于目前的使用需求（如对速度具有较高要求等），因此直接使用系统级的内存管理接口存在以下弊端：
+1. 内存申请、释放时间消耗大：由于操作系统在进行内存管理的时候需要保证内存空间得到有效地使用，因此在执行内存申请操作的时候，系统将会根据“最先匹配”或“最优匹配”等算法在内存空间中找到一处闲置内存进行分配。同理，在对内存空间进行释放的时候，为方便后续空间的申请，系统也会在释放的过程中适时地合并空闲内存区域，保证系统中存在大块连续内存。诸如此类的操作虽然说能够使得内存空间的使用更加高效，但也给这些操作带来了许多额外的时间开销，导致频繁地对内存进行操作耗时较大。 
+2. 程序执行效率低：由于所申请内存块的大小不定，当频繁使用系统级接口进行内存管理的时候容易在存储空间中产生大量内存碎片，拖慢系统的执行效率。
+3. 易发生内存泄漏：使用系统级接口对内存空间进行申请的时候，一般来说需要程序开发人员显性地对空间进行释放，一旦疏忽将导致内存泄漏情况的发生，严重情况下会使得软件甚至系统发生崩溃。因此使用系统级接口进行内存管理需要谨慎对存储空间的使用情况进行分析，使用相关检测工具对内存泄漏情况进行有效地核查。
+
+此外，当系统中存在对GPU设备上的显存空间进行管理的时候，申请、释放操作所产生的时间代价相对普通内存来说更大。不同于内存空间的申请，在申请或释放显存的时候需要对CPU正在执行的操作进行中断，交由GPU设备进行显存的操作，因此这部分产生的时间消耗远比内存申请来说大得多，最终导致频繁地对显存空间进行操作会更严重地拖慢系统整体的执行效率。
+针对以上问题，本系统支持使用内存池（Memory Pool）来对系统中的存储空间（包括内存和显存）进行管理。内存池的概念主要是在对存储空间进行使用之前，预先从系统中申请一整块的空间，由程序自身（内存池）对这部分的空间进行管理。这样做的好处在于对存储空间的申请、释放等操作不需要对系统的相应接口进行频繁调用，降低了其中中断、搜寻最优块等操作的耗时，同时也不易产生内存碎片。此外，由于内存池的申请是一次性的操作，因此不会在系统全局产生大规模内存|泄漏的情况，对系统的稳定性会有所助益。
+具体来说，想要在NiuTrans.Tensor的工具包中使用内存池（XMem）进行操作，只需要三个步骤：内存池的定义，使用以及释放。
+1. 内存池的定义
+
+最简单的定义一个内存池只需指定一个设备ID即可，下面是一段示例代码。
+```
+// 定义一个内存池mem，它的类型是XMem
+XMem * mem = new XMem(devID);
+```
+若需要更具体地指定内存池的信息，可以定义内存池的时候通过myMode、myBlockSize、myBlockNum、myBufSize等参数设置内存池的使用模型、内存块大小、内存块数量以及缓存区大小。
+
+2. 内存池的使用
+
+在定义好内存池之后，我们即可在该空间上进行变量的定义及使用了，这里以张量的定义为例，下面是一段示例代码。
+```
+// 声明一个变量tensor，它的类型是XTensor
+XTensor tensor;                         
+
+// 在内存池上初始化这个变量为50列*100行的矩阵(2阶张量)      
+InitTensor2D(&tensor, 50, 100, X_FLOAT, -1, mem);
+```
+我们可以看到，上述代码相对之前之前未使用内存池时的定义方式而言，仅需在定义的时候指定所使用的内存池即可，无需更复杂的操作。
+
+3. 内存池的释放
+   
+当希望将完全对内存池进行释放的时候，我们仅需直接对内存池进行删除即可，下面是一段示例代码。
+```
+// 删除内存池mem
+delete mem;
+```
+
 ## 实例1：矩阵乘法
 ## 实例1：矩阵乘法
 
 
 NiuTrans.Tensor提供的矩阵乘法实例如下所示，详细代码见NiuTrans.Tensor/Tensor/sample/mul/
 NiuTrans.Tensor提供的矩阵乘法实例如下所示，详细代码见NiuTrans.Tensor/Tensor/sample/mul/