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NUMA架构介绍

news 2025/10/28 11:05:20

NUMA 架构详解

NUMA（Non-Uniform Memory Access，非统一内存访问） 是一种多处理器系统的内存设计架构，旨在解决多处理器系统中内存访问延迟不一致的问题。与传统的 UMA（Uniform Memory Access，统一内存访问）架构不同，NUMA 架构中每个处理器访问不同内存区域的速度可能不同。以下是 NUMA 架构的详细介绍，包括架构细节、CPU 和内存的组合方式、缓存层次、涉及的硬件及其作用，以及 NUMA 架构的优势和原因。

1. NUMA 架构的基本概念

  • NUMA 节点（NUMA Node）：

    • 一个 NUMA 节点通常由一个或多个 CPU 核心（Processor Cores）和与之直接连接的本地内存（Local Memory）组成。

    • 每个 NUMA 节点可以独立运行，拥有自己的内存控制器和内存通道。

    • 多个 NUMA 节点通过高速互联网络（如 Intel 的 QPI 或 AMD 的 Infinity Fabric）连接。

  • 本地内存（Local Memory）：

    • 每个 NUMA 节点的内存是其本地内存，访问速度最快，延迟最低。

  • 远程内存（Remote Memory）：

    • 当一个 NUMA 节点访问另一个 NUMA 节点的内存时，需要通过互联网络，访问速度较慢，延迟较高。

  • 内存访问延迟的不一致性：

    • 在 NUMA 架构中，内存访问延迟取决于内存的位置。本地内存访问速度快，远程内存访问速度慢，因此称为“非统一内存访问”。

2. NUMA 架构的细节
（1）CPU 和内存的组合方式

  • 多处理器系统：

    • NUMA 架构通常用于多处理器系统，每个处理器（或处理器组）与一部分内存直接相连。

    • 例如，一个系统可能有 2 个 NUMA 节点，每个节点包含 16 个 CPU 核心和 64GB 本地内存，总内存为 128GB。

  • 内存控制器：

    • 每个 NUMA 节点有自己的内存控制器，负责管理本地内存的访问。

    • 内存控制器直接连接到 CPU 和本地内存，减少了访问延迟。

  • 互联网络：

    • NUMA 节点之间通过高速互联网络（如 Intel 的 QPI、AMD 的 Infinity Fabric 或 PCIe）连接。

    • 当一个 NUMA 节点需要访问另一个节点的内存时，数据通过互联网络传输。

（2）缓存层次（Cache Hierarchy）

  • L1 缓存：

    • 每个 CPU 核心有自己的 L1 缓存，分为指令缓存（L1-I）和数据缓存（L1-D）。

    • L1 缓存速度最快，容量最小，通常为几十 KB。

  • L2 缓存：

    • 每个 CPU 核心或一组核心共享 L2 缓存。

    • L2 缓存速度比 L1 缓存稍慢，容量较大，通常为几百 KB 到几 MB。

  • L3 缓存：

    • 每个 NUMA 节点内的所有 CPU 核心共享 L3 缓存。

    • L3 缓存速度比 L2 缓存慢，容量最大，通常为几十 MB。

    • L3 缓存在 NUMA 架构中起到重要作用，可以减少对内存的访问次数，尤其是远程内存访问。

（3）内存访问路径

  • 本地内存访问：

    • CPU 访问本地内存时，数据直接通过内存控制器读取或写入，延迟低，带宽高。

  • 远程内存访问：

    • CPU 访问远程内存时，数据需要通过互联网络传输到目标 NUMA 节点，延迟较高，带宽较低。

（4）NUMA 拓扑结构

  • NUMA 架构的拓扑结构可以是多种形式，例如：

    • 对称 NUMA：所有 NUMA 节点之间的互联延迟相同。

    • 非对称 NUMA：某些 NUMA 节点之间的互联延迟可能比其他节点更高。

3. NUMA 架构涉及的硬件及其作用
（1）CPU 核心（Processor Cores）

  • 作用：执行计算任务。

  • 特点：每个核心有自己的 L1 和 L2 缓存，核心之间通过共享的 L3 缓存和内存控制器访问内存。

（2）内存控制器（Memory Controller）

  • 作用：管理 CPU 对内存的访问。

  • 特点：每个 NUMA 节点有自己的内存控制器，负责本地内存的访问。

（3）高速缓存（Cache）

  • L1 缓存：最快但容量最小，用于存储核心最常用的指令和数据。

  • L2 缓存：速度较快，容量较大，用于存储核心或核心组的常用数据。

  • L3 缓存：速度较慢但容量最大，用于存储 NUMA 节点内所有核心的共享数据，减少对内存的访问。

（4）互联网络（Interconnect）

  • 作用：连接多个 NUMA 节点，实现节点之间的数据传输。

  • 特点：高速互联网络（如 Intel 的 QPI、AMD 的 Infinity Fabric）决定了远程内存访问的延迟和带宽。

（5）内存（Memory）

  • 本地内存：每个 NUMA 节点的本地内存，访问速度快。

  • 远程内存：其他 NUMA 节点的内存，访问速度较慢。

4. NUMA 架构的优势
（1）扩展性

  • NUMA 架构支持更多的处理器和更大的内存容量。

  • 每个 NUMA 节点可以独立扩展，系统可以通过增加 NUMA 节点来提升计算能力和内存容量。

（2）性能优化

  • 数据局部性：

    • NUMA 架构通过将任务和数据分配到本地内存，减少了远程内存访问的次数，从而降低了内存访问延迟。

    • 操作系统和应用程序可以通过 NUMA 感知的调度策略，优化任务和数据的分布。

  • 高带宽：

    • 每个 NUMA 节点有自己的内存通道，多个节点可以并行访问内存，提高了整体内存带宽。

（3）资源隔离

  • NUMA 架构可以将任务和内存资源隔离到不同的 NUMA 节点，减少资源竞争，提高系统稳定性。

5. NUMA 架构优势的原因
（1）内存访问延迟的优化

  • 在传统的 UMA 架构中，所有处理器共享同一个内存池，随着处理器数量的增加，内存访问竞争加剧，导致延迟增加。

  • NUMA 架构通过将内存分布到多个节点，减少了内存访问竞争，降低了延迟。

（2）带宽的提升

  • 每个 NUMA 节点有自己的内存通道，多个节点可以并行访问内存，提高了整体内存带宽。

  • 在 UMA 架构中，所有处理器共享有限的内存带宽，容易成为性能瓶颈。

（3）扩展性的提升

  • NUMA 架构通过增加 NUMA 节点来扩展系统，避免了 UMA 架构中总线带宽和内存控制器的瓶颈问题。

6. NUMA 架构的应用场景

  • 高性能计算（HPC）：

    • NUMA 架构适合需要大量内存和计算资源的科学计算、气象模拟等场景。

  • 大型数据库系统：

    • 数据库系统（如 OLAP、数据仓库）通常需要处理大量数据，NUMA 架构可以优化内存访问性能。

  • 虚拟化环境：

    • 在云计算和数据中心中，NUMA 架构可以优化虚拟机的资源分配，提高虚拟化性能。

7. NUMA 架构的挑战

  • 编程复杂性：

    • 开发者需要显式管理数据局部性，增加了编程难度。

  • 负载均衡：

    • 任务分配需要兼顾 NUMA 节点的计算能力和内存访问延迟，避免性能瓶颈。

  • 操作系统支持：

    • 操作系统需要提供 NUMA 感知的调度和内存分配策略，以充分发挥 NUMA 架构的优势。

总结

NUMA 架构通过将内存分布到多个节点，解决了多处理器系统中的内存访问瓶颈问题，提升了系统的扩展性和性能。其优势主要体现在内存访问延迟的优化、带宽的提升和扩展性的增强。尽管 NUMA 架构在编程和负载均衡方面存在挑战，但在高性能计算、大型数据库和虚拟化环境中，NUMA 架构表现出色。通过操作系统、应用程序和硬件的协同优化，可以充分发挥 NUMA 架构的优势。

NUMA架构中的本地内存是指L1、L2、L3 cache缓存还是RAM

在 NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构 中，本地内存 并不是指 CPU 的 L1、L2 或 L3 缓存，而是指与某个 NUMA 节点直接连接的 物理内存（DRAM）。缓存（L1、L2、L3）和本地内存是两个不同的概念，它们在 NUMA 架构中扮演不同的角色。以下是对这些概念的详细解释：

1. 本地内存（Local Memory）

  • 定义：

    • 本地内存是指与某个 NUMA 节点直接连接的 物理内存（DRAM）。

    • 每个 NUMA 节点都有自己的本地内存，由该节点的内存控制器管理。

    • 本地内存的访问延迟最低，带宽最高，因为数据不需要通过互联网络传输。

  • 位置：

    • 本地内存位于 SoC（System on Chip）之外，通常是主板上的 DRAM 模块。

    • 例如，在一个双路服务器中，每个 CPU 插槽（Socket）连接一部分 DRAM，这部分 DRAM 就是该 CPU 的本地内存。

  • 作用：

    • 本地内存用于存储操作系统和应用程序的数据。

    • 在 NUMA 架构中，操作系统和应用程序会尽量将数据分配到本地内存，以减少访问延迟。

2. 缓存（Cache）

缓存是 CPU 内部的高速存储器，用于加速对内存数据的访问。缓存分为三级：L1、L2 和 L3。

  • L1 缓存：

    • 每个 CPU 核心独享的缓存，分为指令缓存（L1-I）和数据缓存（L1-D）。

    • 速度最快，容量最小（通常为几十 KB）。

    • 用于存储核心最常用的指令和数据。

  • L2 缓存：

    • 每个 CPU 核心或一组核心共享的缓存。

    • 速度比 L1 缓存稍慢，容量较大（通常为几百 KB 到几 MB）。

    • 用于存储核心或核心组的常用数据。

  • L3 缓存：

    • 所有 CPU 核心共享的缓存，通常在一个 NUMA 节点内共享。

    • 速度比 L2 缓存慢，但容量最大（通常为几十 MB）。

    • 用于存储 NUMA 节点内所有核心的共享数据，减少对内存的访问。

  • 缓存的作用：

    • 缓存用于减少 CPU 访问内存的次数，从而降低内存访问延迟。

    • 在 NUMA 架构中，缓存的作用尤为重要，因为它可以减少对远程内存的访问。

3. 本地内存与缓存的关系

  • 缓存是 CPU 内部的高速存储器，而 本地内存是外部的物理内存（DRAM）。

  • 缓存用于加速对内存数据的访问，而本地内存是实际存储数据的地方。

  • 当 CPU 需要访问数据时，会首先检查缓存（L1 → L2 → L3），如果缓存中没有所需数据（缓存未命中），才会访问本地内存或远程内存。

4. SoC 上的内存

  • SoC（System on Chip） 是一种将 CPU、内存控制器、I/O 接口等集成在一个芯片上的设计。

  • 在 SoC 中，内存控制器通常集成在芯片上，但 物理内存（DRAM） 仍然位于芯片外部。

  • 因此，本地内存 是指与 SoC 上的内存控制器直接连接的物理内存，而不是 SoC 内部的缓存。

缓存、RAM、ROM分别是什么

在计算机系统中，缓存（Cache）、RAM（Random Access Memory，随机存取存储器） 和 ROM（Read-Only Memory，只读存储器） 是三种常见的内存类型，它们在系统中扮演不同的角色。除此之外，还有其他一些常见的内存类型。以下是它们的详细介绍：

1. 缓存（Cache）

  • 定义：

    • 缓存是一种高速存储器，用于存储 CPU 频繁访问的数据和指令，以减少访问主内存（RAM）的次数。

    • 缓存通常集成在 CPU 内部，速度远快于主内存。

  • 特点：

    • 速度快：缓存的访问速度比 RAM 快得多，通常以纳秒（ns）为单位。

    • 容量小：缓存的容量远小于 RAM，通常为几 KB 到几十 MB。

    • 层级结构：现代 CPU 通常有多级缓存（L1、L2、L3），L1 最快但容量最小，L3 最慢但容量最大。

  • 作用：

    • 缓存用于加速 CPU 对数据的访问，减少 CPU 等待数据的时间，从而提高系统性能。

2. RAM（Random Access Memory，随机存取存储器）

  • 定义：

    • RAM 是计算机的主内存，用于临时存储正在运行的程序和数据。

    • RAM 是易失性存储器，断电后数据会丢失。

  • 特点：

    • 速度快：RAM 的访问速度比 ROM 快，但比缓存慢。

    • 容量大：RAM 的容量通常为几 GB 到几百 GB。

    • 随机访问：可以随机访问任意地址的数据，访问时间与数据位置无关。

  • 类型：

    • DRAM（Dynamic RAM，动态随机存取存储器）：

      • 需要定期刷新以保持数据，速度较慢但成本低，常用于主内存。

    • SRAM（Static RAM，静态随机存取存储器）：

      • 不需要刷新，速度快但成本高，通常用于缓存。

  • 作用：

    • RAM 用于存储操作系统、应用程序和用户数据，是计算机运行时的主要工作区域。

3. ROM（Read-Only Memory，只读存储器）

  • 定义：

    • ROM 是一种非易失性存储器，用于存储固件或永久性数据。

    • 数据在出厂时写入，通常不能修改或只能通过特殊方式修改。

  • 特点：

    • 非易失性：断电后数据不会丢失。

    • 只读性：数据通常只能读取，不能随意写入。

    • 速度较慢：ROM 的访问速度比 RAM 慢。

  • 类型：

    • PROM（Programmable ROM，可编程只读存储器）：

      • 出厂后可以通过特殊设备写入数据，但只能写入一次。

    • EPROM（Erasable Programmable ROM，可擦除可编程只读存储器）：

      • 可以通过紫外线擦除并重新写入数据。

    • EEPROM（Electrically Erasable Programmable ROM，电可擦除可编程只读存储器）：

      • 可以通过电信号擦除并重新写入数据。

    • Flash Memory（闪存）：

      • 一种特殊的 EEPROM，广泛应用于 U 盘、SSD 和嵌入式系统中。

  • 作用：

    • ROM 用于存储固件（如 BIOS、UEFI）和嵌入式系统的程序代码。

4. 其他常见的内存类型

（1）虚拟内存（Virtual Memory）

  • 定义：

    • 虚拟内存是一种内存管理技术，通过将部分数据存储到磁盘（如硬盘或 SSD）来扩展可用内存。

  • 作用：

    • 当物理内存（RAM）不足时，操作系统会将不常用的数据转移到磁盘，腾出空间给当前运行的程序。

    • 虚拟内存使得程序可以使用比物理内存更大的地址空间。

（2）显存（Video RAM，VRAM）

  • 定义：

    • 显存是显卡上的专用内存，用于存储图形数据（如纹理、帧缓冲区）。

  • 特点：

    • 显存通常比主内存更快，专为图形处理优化。

    • 常见的显存类型包括 GDDR（Graphics Double Data Rate）和 HBM（High Bandwidth Memory）。

  • 作用：

    • 显存用于加速图形渲染和显示输出，是游戏和图形设计等应用的关键。

（3）寄存器（Register）

  • 定义：

    • 寄存器是 CPU 内部的高速存储器，用于存储指令、地址和临时数据。

  • 特点：

    • 速度最快，容量最小（通常为几十到几百字节）。

    • 寄存器直接参与 CPU 的运算和控制。

  • 作用：

    • 寄存器用于存储 CPU 当前正在处理的数据和指令，是 CPU 运行的核心部分。

（4）非易失性存储器（Non-Volatile Memory，NVM）

  • 定义：

    • 非易失性存储器是一种断电后数据不会丢失的存储器。

  • 类型：

    • NAND Flash：用于 SSD、U 盘和存储卡。

    • NOR Flash：用于嵌入式系统和固件存储。

    • 3D XPoint：一种新型非易失性存储器，速度接近 DRAM，用于高性能存储设备（如 Intel 的 Optane）。

  • 作用：

    • 非易失性存储器用于长期存储数据和程序。

5. 内存的层级结构

计算机系统中的内存通常按速度和容量分为多个层级，从快到慢依次为：

  1. 寄存器：速度最快，容量最小。

  2. 缓存（L1、L2、L3）：速度较快，容量较小。

  3. 主内存（RAM）：速度较慢，容量较大。

  4. 虚拟内存（磁盘）：速度最慢，容量最大。

这种层级结构通过将频繁访问的数据存储在速度更快的存储器中，优化了系统的整体性能。

总结

  • 缓存：高速存储器，用于加速 CPU 对数据的访问。

  • RAM：主内存，用于临时存储运行中的程序和数据。

  • ROM：只读存储器，用于存储固件和永久性数据。

  • 其他内存：包括虚拟内存、显存、寄存器和非易失性存储器等，各自在系统中扮演不同的角色。

这些内存类型共同协作，构成了计算机系统的存储层次结构，确保了系统的高效运行。

NUMA架构和sched_domain的关系

NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构和 sched_domain 是操作系统调度和内存管理中的核心概念，尤其在多核系统中，它们的关系非常紧密。以下将详细介绍它们的关系，并结合代码和适用场景进行说明。

1. NUMA 架构简介

NUMA 是一种多处理器系统的内存设计架构，其特点是：

  • 非均匀内存访问：每个处理器（或处理器组）有自己的本地内存，访问本地内存速度快，访问其他处理器的内存（远程内存）速度慢。

  • 节点（Node）：NUMA 系统将处理器和内存划分为多个节点，每个节点包含一组 CPU 和本地内存。

  • 性能优化：通过减少远程内存访问，提升系统性能。

2. sched_domain 简介

sched_domain 是 Linux 内核调度器中的一个数据结构，用于描述 CPU 的调度层次结构。调度域将 CPU 分组，每个组内的 CPU 共享某些特性（如缓存、NUMA 节点等），调度器根据这些特性优化任务调度和负载均衡。

  • 层次结构：调度域可以分层，例如：

    • 核心级：同一物理核心的 CPU。

    • 套接字号：同一 CPU 插槽的 CPU。

    • NUMA 节点级：同一 NUMA 节点的 CPU。

  • 负载均衡：调度器会在同一调度域内的 CPU 之间进行负载均衡，避免某些 CPU 过载。

3. NUMA 和 sched_domain 的关系

在 NUMA 系统中，sched_domain 的层次结构与 NUMA 节点紧密相关。调度器会根据 NUMA 节点的特性优化任务调度和负载均衡，具体关系如下：

3.1 NUMA 节点作为调度域

  • 每个 NUMA 节点可以作为一个调度域。

  • 调度器会优先在同一 NUMA 节点内的 CPU 之间进行负载均衡，以减少远程内存访问的开销。

3.2 任务绑定

  • 调度器会尽量将任务绑定到同一 NUMA 节点的 CPU 上，以利用本地内存的优势。

  • 如果任务需要访问大量内存，调度器会优先将其分配到内存所在的 NUMA 节点。

3.3 跨节点调度

  • 当本地节点负载过高时，调度器可能会将任务迁移到其他 NUMA 节点的 CPU 上。

  • 跨节点迁移会带来性能损失（远程内存访问），因此调度器会尽量避免频繁的跨节点迁移。

4. 代码分析

Linux 内核中，sched_domain 和 NUMA 的关系主要通过以下代码体现：

4.1 调度域初始化

在 Linux 内核中，调度域的初始化是通过 build_sched_domains() 函数完成的。该函数会根据系统的拓扑结构（包括 NUMA 节点）创建调度域。

// 内核源码：kernel/sched/core.c
static int build_sched_domains(const struct cpumask *cpu_map, struct sched_domain_attr *attr)
{// 遍历所有 CPU，构建调度域for_each_cpu(cpu, cpu_map) {// 根据 NUMA 节点创建调度域sd = build_sched_domain(topology_core_cpumask(cpu), attr, sd, cpu);if (!sd)goto error;}return 0;
error:return -ENOMEM;
}

4.2 NUMA 节点与调度域绑定

在调度域的构建过程中，内核会通过 topology.c 中的函数获取 NUMA 节点的信息，并将其与调度域绑定。

// 内核源码：arch/x86/kernel/smpboot.c
static void __init init_sched_domains(void)
{// 获取 NUMA 节点信息for_each_online_node(node) {// 为每个 NUMA 节点创建调度域sd = build_sched_domain(node_to_cpumask(node), NULL, NULL, 0);if (!sd)panic("Failed to build sched domains for node %d", node);}
}

4.3 负载均衡与 NUMA

在负载均衡过程中，调度器会优先选择同一 NUMA 节点内的 CPU。

// 内核源码：kernel/sched/fair.c
static int load_balance(int this_cpu, struct rq *this_rq, struct sched_domain *sd, enum cpu_idle_type idle)
{// 检查 NUMA 节点if (sd->flags & SD_NUMA) {// 优先选择同一 NUMA 节点内的 CPUgroup = find_busiest_group(sd, this_cpu, &imbalance, &sd_idle);}// 执行负载均衡return __load_balance(this_cpu, this_rq, sd, idle, &imbalance);
}

5. 适用场景

5.1 高性能计算（HPC）

  • 场景：在 HPC 应用中，任务需要频繁访问内存。

  • 优化：通过将任务绑定到同一 NUMA 节点的 CPU 上，减少远程内存访问，提升性能。

5.2 虚拟化环境

  • 场景：在虚拟机（VM）中运行内存密集型应用。

  • 优化：将虚拟机的 vCPU 绑定到同一 NUMA 节点，避免跨节点内存访问。

5.3 数据库服务器

  • 场景：数据库服务器需要高效处理大量数据。

  • 优化：通过 NUMA 感知的调度策略，将数据库进程绑定到本地内存节点，减少延迟。

6. 总结

NUMA 架构和 sched_domain 的关系主要体现在调度器如何利用 NUMA 节点的特性来优化任务调度和负载均衡。通过将 NUMA 节点作为调度域的一部分，调度器可以更好地管理多核系统中的资源，提升整体性能。在实际应用中，合理配置调度域和 NUMA 绑定可以显著提升内存密集型应用的性能。


http://www.mrgr.cn/news/93290.html

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