这绝对是你的知识盲点,NUMA的为什么存在
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发布时间：2024-10-24 17:27
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时间：2024-11-09 08:39
在传统对称多处理器（SMP）架构中，所有处理器共享内存控制器，导致内存访问一致性。然而，随着处理器核心数量的增加，这种架构开始面临内存访问带宽和冲突问题。为了解决这些问题，非一致性内存访问（NUMA）架构应运而生。在NUMA中，内存被分割到不同的节点，每个节点有自己的集成内存控制器（IMC），从而减少了内存访问延迟，并提高了系统性能。
在NUMA架构下，每个节点内部类似对称多处理器（SMP），使用IMC Bus进行不同核心间的通信；节点间通过快速路径互连（QPI）进行通信。通常情况下，一个内存插槽对应一个节点。需要注意的是，QPI的延迟高于IMC Bus，导致CPU访问内存存在远近差异。在Linux中，默认情况下，内核不会将内存页面从一个NUMA节点移动到另一个节点，但存在工具（如NUMA Balancing）可以实现内存页面的远程迁移。然而，不同节点间内存页面迁移的规则在社区内仍存在争议。
非一致性内存架构（NUMA）解决了SMP系统中可扩展性问题。它允许每个处理器访问本地内存，同时通过QPI连接访问远程内存。这种设计限制了系统节点数，并通过超立方体拓扑结构有效组织节点。在系统中，本地节点访问开销较低，而远程节点访问开销较高。
以AMD Opteron系列处理器为例，它率先采用了在每个CPU内整合内存控制器的做法，同时通过Hyper-Transport技术实现CPU间的连接，允许CPU通过其他CPU访问外部内存，尽管访问远程内存的开销大于访问本地内存。
为了支持NUMA架构，操作系统需要考虑内存分布特性。例如，一个进程运行在一个特定处理器上时，为其分配的物理内存应是该处理器的本地内存，而非外部内存。此外，操作系统需要提供工具和功能，允许开发者绑定进程到特定的CPU或NUMA节点，从而优化内存访问性能。
在NUMA架构中，操作节点（Node）分配、绑定等操作对于系统性能至关重要。合理分配和绑定节点，可以有效减少内存访问延迟，提高系统整体性能。通过了解不同节点间的通信成本（Node distances），系统可以更精准地进行资源分配，优化内存访问路径。
