以下是我能想到的一些建议：
1.工作区：您提到您尝试使用了Windows XP，但没有看到任何改进。工作区对于有效管理内存至关重要。请确保正确使用它。以下是一个示例：

// Create a workspace
MemoryWorkspace workspace = Nd4j.getWorkspaceManager().getAndActivateWorkspace(WorkspaceConfiguration.builder().initialSize(1e6).overallocationLimit(0.1).policyLearning(LearningPolicy.FIRST_LOOP).build());
try {
    // Your ND4J calculations here
} finally {
    // Close the workspace
    workspace.close();
}

字符串
1.释放资源：确保在不再需要内存时显式释放内存。在Flink中，使用**ValueState.clear（）或ListState.clear（）**释放状态相关的资源。
1.检查原生后端配置：根据您具体的计算，可能需要配置ND4J原生后端，以更好地满足您的需求。这可能涉及CPU和GPU后端之间的切换或微调原生后端设置。
要配置本机后端，您可以设置环境变量。例如：

export ND4J_SYSTEM_PROP=cpu
 export ND4J_CPU_FEATURES=avx512

型
根据系统的功能和要求进行相应调整。
1.**Flink离堆状态：如果您使用的是Flink的状态，那么您可以检查Flink是否配置为在您的状态较大时使用离堆状态存储。离堆状态有助于减少Flink应用程序的内存占用。
如果没有什么适合你：
考虑分析和监控：**使用分析工具和监控来了解内存使用模式和潜在的内存泄漏。VisualVM，YourKit或Flink内置指标等工具可以帮助识别内存未按预期释放的区域。HTH。