NUMA (Non-uniform Memory Access) is een computergeheugenontwerp dat is geoptimaliseerd voor systemen met meerdere processors. Het verbetert zowel de prestaties als schaalbaarheid door efficiënt te beheren hoe het geheugen door verschillende wordt benaderd processors.
Wat is NUMA (niet-uniforme geheugentoegang)?
NUMA staat voor Non-uniform Memory Access, een systeemarchitectuur die is ontworpen om de efficiëntie van computersystemen met meerdere processors te optimaliseren. In tegenstelling tot systemen met één processor of uniforme geheugentoegang (UMA), waarbij elke processor gelijke toegang deelt tot een enkele geheugenpool, configureert NUMA een computersysteem met meerdere geheugenknooppunten die zijn aangesloten op een of meer processors.
Deze configuratie zorgt voor een verminderde latentie in de geheugentoegang door ervoor te zorgen dat processors primair toegang krijgen tot geheugen dat zich fysiek dichter bij hen bevindt, waardoor het knelpunt wordt vermeden dat wordt ervaren in UMA-systemen naarmate ze opschalen.
NUMA-architectuur
De architectuur van NUMA voegt meer processors of geheugen toe aan een systeem, waardoor de manier waarop deze bronnen worden georganiseerd en beheerd wordt verbeterd om geavanceerde computertaken effectiever aan te pakken. De configuratie van knooppunten, de strategische toewijzing van geheugen, de robuuste communicatiesystemen tussen de knooppunten en geavanceerde geheugencontrollers komen allemaal samen om een ​​architectuur te vormen die is afgestemd op de eisen van de moderne wereld. high-performance computing.
Hier is een gedetailleerd overzicht van de NUMA-architectuur:
Knooppuntconfiguratie
In een NUMA-systeem is de gehele architectuur verdeeld in meerdere knooppunten. Elk knooppunt omvat er één of meer CPUs (of kernen) en hun direct bijbehorende geheugen. Dankzij deze opstelling kan elk knooppunt bijna als een autonome eenheid functioneren, maar toch een integraal onderdeel blijven van het grotere systeemframework.
Deze divisie verbetert de prestaties door de toegang tot gegevens te lokaliseren en vereenvoudigt de schaalvergroting, omdat elk knooppunt onafhankelijk kan worden toegevoegd of geconfigureerd op basis van de systeemvereisten. De knooppunten fungeren als de fundamentele reken- en geheugeneenheden binnen de NUMA-architectuur en vervullen elk een specifieke subset van verwerkings- en geheugentaken, waardoor de latentie wordt verminderd en de efficiëntie van de gegevensverwerking wordt verbeterd.
Geheugentoewijzing
In NUMA-systemen is geheugen geen gedeelde, uniforme hulpbron, maar wordt het gesegmenteerd en toegewezen aan specifieke knooppunten. Het geheugen van elk knooppunt dient als primaire opslag voor de processors binnen dat knooppunt. Door geheugenbronnen te lokaliseren vermindert het systeem de operationele overhead die gepaard gaat met een enkel, uitgebreid, monolithisch geheugensysteem.
Deze opstelling minimaliseert de strijd die doorgaans voorkomt in niet-NUMA-architecturen waar meerdere processors strijden om dezelfde geheugenbronnen. Het gelokaliseerde geheugenmodel verbetert aanzienlijk de snelheid en efficiëntie waarmee processors gegevens benaderen en manipuleren, wat direct leidt tot prestatieverbeteringen multithreading en parallelle verwerkingstaken.
Communicatie tussen knooppunten
NUMA-systemen maken gebruik van snelle verbindingen om de communicatie tussen knooppunten te vergemakkelijken. Afhankelijk van de omvang, schaal en prestatievereisten van het systeem kunnen deze verbindingen op verschillende manieren worden gerealiseerd, zoals speciale bussystemen, geavanceerde crossbar-schakelaars of schaalbare mesh-netwerken.
De keuze voor een verbinding beïnvloedt het vermogen van het systeem om dataverkeer tussen knooppunten af ​​te handelen en heeft dus een directe invloed op de algehele systeemprestaties. Efficiënte communicatie tussen knooppunten is van cruciaal belang voor het behoud van hoge prestaties in het hele systeem, vooral onder belastingsomstandigheden waarbij meerdere knooppunten regelmatig met elkaar moeten communiceren. Deze verbindingen minimaliseren de vertraging, zelfs wanneer gegevens toegankelijk moeten zijn vanuit het externe geheugen en de gegevensdoorvoer wordt gemaximaliseerd.
Geheugencontrollers
Elk knooppunt binnen een NUMA-architectuur is uitgerust met een geheugencontroller, die alle lees- en schrijfbewerkingen naar het geheugen van het knooppunt beheert. Deze controllers zijn van cruciaal belang voor het handhaven van snelle toegangstijden tot het lokale geheugen en voor het efficiënt beheren van de complexere taak van toegang tot geheugen tussen knooppunten.
De geheugencontrollers verzorgen ook de noodzakelijke routerings- en datacoherentieprotocollen, die ervoor zorgen dat gegevens consistent en intact blijven in het hele systeem. Dit proces omvat complexe logica om bij te houden waar verschillende datasegmenten worden opgeslagen en hoe ze toegankelijk zijn, zodat verwerkers altijd toegang hebben tot de meest actuele en samenhangende gegevens. Dit aspect van het NUMA-ontwerp is van essentieel belang toepassingen die een hoog niveau vereisen data-integriteit en consistentie, zoals databank systemen en grootschalige wetenschappelijke simulaties.
Hoe werkt NUMA?
Een NUMA-systeem optimaliseert geheugentoegangspatronen over verschillende knooppunten en processors. Hier vindt u een gedetailleerde uitleg van hoe dit werkt:
Geoptimaliseerde geheugentoegang
In NUMA-systemen is de benadering van geheugentoegang hiërarchisch en gelaagd, ontworpen om eerst het dichtstbijzijnde en dus snelst toegankelijke geheugen te gebruiken. Processors proberen toegang te krijgen tot het lokale geheugen binnen hetzelfde knooppunt voordat ze contact opnemen met het externe geheugen dat zich in andere knooppunten bevindt. Deze prioriteitstelling vermindert aanzienlijk de latentie die zich kan ophopen in grootschalige computersystemen waar de afstanden tussen verwerkings- en geheugeneenheden aanzienlijk kunnen zijn.
Het voordeel van een dergelijke structuur is vooral duidelijk in data-intensieve toepassingen waarbij frequente geheugentoegang noodzakelijk is. Door de afstand die gegevens moeten afleggen te minimaliseren, worden de algehele snelheid en het reactievermogen van het systeem verbeterd. Bovendien helpt dit ontwerp voorkomen dat de processor vastloopt tijdens het wachten op gegevens, waardoor de efficiëntie van computerbewerkingen in het hele systeem wordt verbeterd.
Beheer van dataverkeer
NUMA-architecturen bevatten geavanceerde communicatieprotocollen tussen knooppunten om de gegevensstroom tussen knooppunten effectief te beheren. Deze protocollen zijn ontworpen om prioriteit te geven aan lokale geheugentoegang en spaarzaam gebruik te maken van externe geheugentoegang. De grondgedachte achter deze aanpak is het voorkomen van verzadiging van onderlinge verbindingen – de paden die verschillende knooppunten binnen het systeem met elkaar verbinden. Verzadiging kan tot knelpunten leiden, waardoor de systeemprestaties aanzienlijk afnemen.
Om dit tegen te gaan zijn geavanceerde NUMA-systemen uitgerust met dynamische routing algoritmen in staat om gegevenspaden aan te passen real time. Deze algoritmen beoordelen de huidige verkeersomstandigheden en de beschikbaarheid van knooppunten, waarbij gegevens worden omgeleid om de belasting te verdelen en het verkeer over het netwerk te optimaliseren. Deze dynamische aanpassing zorgt ervoor dat de systeemprestaties hoog blijven, zelfs onder variërende belastingsomstandigheden, zodat gegevens altijd via het meest efficiënte pad worden gerouteerd.
Besturingssysteem Ondersteuning
Het onderliggende besturingssysteem moet ontworpen of aangepast zijn om NUMA-bewust te zijn, zodat een NUMA-systeem optimale prestaties kan behalen. Dit bewustzijn betekent dat het besturingssysteem de fysieke indeling van processors en geheugenknooppunten begrijpt en in overweging neemt bij het toewijzen van processen en het beheren van geheugen. Een dergelijk bewustzijn is van cruciaal belang omdat het het besturingssysteem in staat stelt processen op knooppunten te plaatsen op een manier die het gebruik van lokaal geheugen maximaliseert en de frequentie en het volume van externe geheugentoegang minimaliseert.
NUMA-bewuste besturingssystemen maken gebruik van geavanceerde planningsalgoritmen die processen op intelligente wijze over de beschikbare knooppunten verdelen, rekening houdend met de huidige werklastverdeling en geheugengebruikspatronen. Bovendien zijn de geheugenbeheerstrategieën in deze besturingssystemen afgestemd op het benutten van de referentielocatie die door NUMA-architecturen wordt geboden, waardoor de prestaties en efficiëntie van het systeem worden verbeterd.
Wat is NUMA-affiniteit?
NUMA-affiniteit is een cruciale systeemoptimalisatietechniek in NUMA-architecturen die specifieke processen of threads strategisch koppelt aan aangewezen NUMA-knooppunten. Deze techniek maximaliseert de efficiëntie van het geheugengebruik en de processortoewijzing.
Hier is een gedetailleerde uitleg van hoe NUMA-affiniteit werkt:
Affiniteitsinstelling
Systeembeheerders implementeer affiniteitsbeleid via systeemconfiguratietools of rechtstreeks binnen de applicatiecode. Dit beleid bindt processen of threads aan specifieke knooppunten binnen de NUMA-architectuur. Door dit affiniteitsbeleid in te stellen, zorgen beheerders ervoor dat elk proces op een aangewezen processor draait en zoveel mogelijk toegang krijgt tot het lokale geheugen van die processor. Deze lokalisatie vermindert de noodzaak voor processen om toegang te krijgen tot extern geheugen, wat een langzamere bewerking is vanwege de extra afstand die de gegevens moeten afleggen en mogelijke congestie op de gegevenspaden.
Het effectief beheren van deze instellingen helpt bij het bereiken van een aanzienlijke vermindering van operationele vertragingen veroorzaakt door lange geheugentoegangstijden. Bovendien kunnen affiniteitsinstellingen dynamisch worden aangepast om te reageren op veranderende werklastvereisten flexen efficiënt gebruik van hulpbronnen in het hele systeem.
Prestaties Optimalisatie
Het primaire doel van NUMA affinity is het optimaliseren van de prestaties van een systeem door twee cruciale aspecten te beheren: waar processen worden uitgevoerd en hoe geheugen wordt toegewezen.
- Hoge cachehitpercentages. Door ervoor te zorgen dat een proces dicht bij zijn geheugengegevens draait, vergroot NUMA-affiniteit de kans dat de gegevens die een proces nodig heeft zich al in de geheugenruimte bevinden. cache verbonden aan de verwerker. Deze hoge cachehitrate minimaliseert de noodzaak om gegevens uit het hoofdgeheugen op te halen, waardoor de procesuitvoering aanzienlijk wordt versneld.
- Lagere latenties voor geheugentoegang. NUMA-affiniteit vermindert de latentie van geheugentoegang door de afstand die gegevens afleggen tussen geheugen en processors te minimaliseren. Wanneer processen toegang krijgen tot het lokale geheugen, is de reistijd voor gegevens aanzienlijk korter dan wanneer dezelfde processen toegang zouden krijgen tot extern geheugen tussen knooppunten.
- Gebruik van middelen. Het optimaal benutten van computer- en geheugenbronnen binnen een NUMA-omgeving betekent dat het systeem meer taken tegelijkertijd kan uitvoeren en de stabiliteit onder hoge belasting kan behouden.
- Schaalbaarheid. Met effectief NUMA-affiniteitsbeleid kunnen systemen een betere schaalbaarheid bereiken. Naarmate er meer knooppunten en processors worden toegevoegd, zorgt het behoud van de juiste affiniteit ervoor dat de toegevoegde bronnen positief bijdragen aan de systeemprestaties in plaats van knelpunten te verergeren als gevolg van inefficiënt gebruik van bronnen.
NUMA versus UMA
Het onderscheid tussen NUMA- en UMA-architecturen benadrukt belangrijke verschuivingen in de ontwerpfilosofie en mogelijkheden. Hier is een overzicht van de belangrijkste verschillen:
- Paradigma voor geheugentoegang. Met UMA-architecturen kunnen alle processors gelijke toegang tot het geheugen delen, wat het beheer vereenvoudigt. Dit kan echter tot knelpunten leiden naarmate het aantal processors toeneemt, omdat alle processors strijden om dezelfde geheugenbandbreedte. Omgekeerd wijzen NUMA-architecturen geheugen lokaal toe aan processors binnen discrete knooppunten, waardoor latentie en conflicten worden verminderd door gebruik te maken van geheugenlocatie. Deze opstelling verbetert de prestaties naarmate de systeemgrootte groeit, wat vooral gunstig is bij grootschalige operaties.
- Schaalbaarheid en efficiëntie. UMA-architecturen hebben moeite om efficiënt te schalen met een toenemend aantal processors en worden inefficiënt onder zware belasting of in grote systemen. Aan de andere kant schalen NUMA-architecturen effectiever. Naarmate extra processors en geheugen worden geïntegreerd, worden ze geconfigureerd in knooppunten die lokale geheugentoegang behouden. Deze structuur minimaliseert vertragingen in de geheugentoegang en verbetert de algehele doorvoer.
- Complexiteit en kosten. UMA-architecturen zijn eenvoudiger en goedkoper in ontwerp en onderhoud, waardoor ze geschikt zijn voor kleinere systemen waarbij de overhead van het beheer van een geavanceerd geheugensysteem niet gerechtvaardigd is. NUMA-systemen zijn echter complexer en duurder vanwege de behoefte aan geavanceerde beheersoftware en hardware om de knooppuntgebaseerde distributie van geheugen en processors af te handelen. Ondanks de hogere initiële kosten is deze complexiteit vaak gerechtvaardigd in omgevingen die hoge prestaties en schaalbaarheid vereisen, zoals data centers en wetenschappelijke computerinstellingen.
