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從多個(gè)方面詳解numa node

來(lái)源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時(shí)間: 2023-11-24 22:00:57 1700834457

一、numa node簡(jiǎn)介

NUMA(Non-Uniform Memory Access,非一致性?xún)?nèi)存訪問(wèn))是多處理器系統(tǒng)中常用的一種體系結(jié)構(gòu),它的特點(diǎn)是有多個(gè)處理器和多個(gè)內(nèi)存區(qū)域,不同的處理器能夠訪問(wèn)不同的內(nèi)存。在NUMA架構(gòu)中,每個(gè)CPU節(jié)點(diǎn)由一個(gè)或多個(gè)CPU和一個(gè)內(nèi)存子系統(tǒng)組成,這個(gè)內(nèi)存子系統(tǒng)僅能被節(jié)點(diǎn)上的CPU訪問(wèn)。一個(gè)節(jié)點(diǎn)可能包含多個(gè)內(nèi)存子系統(tǒng)。

NUMA節(jié)點(diǎn)是一組物理內(nèi)存、CPU和其他設(shè)備的組合,它們通常由一個(gè)或多個(gè)處理器和它們要訪問(wèn)的內(nèi)存單元組成。因?yàn)椴煌奶幚砥骱诵目梢栽L問(wèn)不同的內(nèi)存,所以在NUMA系統(tǒng)中,一些處理器核心的運(yùn)行速度可能會(huì)比其他的處理器核心慢得多。

二、NUMA的優(yōu)缺點(diǎn)

NUMA架構(gòu)的主要優(yōu)點(diǎn)在于它提供了更大的可擴(kuò)展性和更快的內(nèi)存訪問(wèn)速度。在一個(gè)傳統(tǒng)的對(duì)稱(chēng)多處理(SMP)系統(tǒng)中,所有處理器都共享一個(gè)總線(xiàn)連接到主內(nèi)存,而在NUMA系統(tǒng)中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以訪問(wèn)固定大小的物理內(nèi)存。這使得NUMA系統(tǒng)的可擴(kuò)展性更高,因?yàn)槊總€(gè)節(jié)點(diǎn)可以獨(dú)立地訪問(wèn)和擴(kuò)展自己的內(nèi)存。

另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是更快的內(nèi)存訪問(wèn)速度。在NUMA系統(tǒng)中,每個(gè)內(nèi)存子系統(tǒng)只服務(wù)于其本地節(jié)點(diǎn)上的處理器,這意味著當(dāng)一個(gè)處理器需要訪問(wèn)本地內(nèi)存時(shí),它不需要經(jīng)過(guò)總線(xiàn)進(jìn)行協(xié)調(diào),并且可以直接從內(nèi)存子系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù),這樣可以有效減少內(nèi)存訪問(wèn)的延遲。

缺點(diǎn)在于復(fù)雜性。由于具有分布式和非均勻的性質(zhì),NUMA設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜,因?yàn)樗枰谔幚砥骱蛢?nèi)存之間進(jìn)行更多的協(xié)調(diào)。對(duì)于NUMA應(yīng)用程序來(lái)說(shuō),要充分利用多個(gè)節(jié)點(diǎn),就需要進(jìn)行一些額外的編程工作,這對(duì)于不熟悉NUMA架構(gòu)的開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)可能會(huì)比較困難。

三、如何在Linux系統(tǒng)中使用NUMA

為了在Linux系統(tǒng)中使用NUMA,需要先了解系統(tǒng)中NUMA節(jié)點(diǎn)的狀況,可以使用numactl命令來(lái)查看。以下是一個(gè)示例:


$ numactl --hardware
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 1
node 0 size: 512 MB
node 0 free: 325 MB
node 1 cpus: 2 3
node 1 size: 1024 MB
node 1 free: 512 MB

在這個(gè)輸出中,可以看到該系統(tǒng)有兩個(gè)NUMA節(jié)點(diǎn)(節(jié)點(diǎn)0和節(jié)點(diǎn)1),每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有自己的CPU和內(nèi)存。節(jié)點(diǎn)0中有兩個(gè)CPU和512MB內(nèi)存,節(jié)點(diǎn)1中有兩個(gè)CPU和1GB內(nèi)存。情況可能會(huì)因?yàn)椴煌南到y(tǒng)而異,但是numactl命令可以作為了解NUMA配置的好工具。

在Linux中,可以使用Numa API來(lái)處理程序的內(nèi)存分配和線(xiàn)程綁定。下面的代碼示例使用Numa API來(lái)將線(xiàn)程分配到本地節(jié)點(diǎn)上:


#include 
#include 

void *thread_func(void *arg) {
    int node_id = *((int *) arg);
    /* 獲取可用的節(jié)點(diǎn)列表 */
    struct bitmask *bm = numa_allocate_cpumask();
    numa_bitmask_setbit(bm, node_id);
    numa_bind(bm);
    numa_free_cpumask(bm);
    /* 之后可以進(jìn)行自己的線(xiàn)程操作 */
}

int main() {
    int num_threads = 4;
    pthread_t *threads = malloc(sizeof(pthread_t) * num_threads);
    int *node_ids = malloc(sizeof(int) * num_threads);
    /* 獲取可用的節(jié)點(diǎn)列表 */
    struct bitmask *bm = numa_get_available_nodes();
    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
        /* 選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn) */
        int node_id = numa_bitmask_next(bm, -1);
        node_ids[i] = node_id;
        numa_bitmask_clearall(bm);
        numa_bitmask_setbit(bm, node_id);
        pthread_create(&(threads[i]), NULL, thread_func, &(node_ids[i]));
    }
    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
        pthread_join(threads[i], NULL);
    }
    free(threads);
    free(node_ids);
}

四、NUMA的應(yīng)用場(chǎng)景

NUMA架構(gòu)主要用于處理大型計(jì)算任務(wù),特別是需要大量?jī)?nèi)存和分布式異構(gòu)計(jì)算的任務(wù)。例如在科學(xué)計(jì)算和仿真中,數(shù)據(jù)通常比較大,需要在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間共享和傳輸。因此,NUMA架構(gòu)在高性能計(jì)算領(lǐng)域非常受歡迎。

在開(kāi)發(fā)NUMA應(yīng)用程序時(shí),應(yīng)該遵循以下幾個(gè)準(zhǔn)則:

避免在節(jié)點(diǎn)之間頻繁移動(dòng)內(nèi)存 使用本地內(nèi)存訪問(wèn)盡可能多的數(shù)據(jù) 盡可能使每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)自己的數(shù)據(jù)和計(jì)算

五、總結(jié)

NUMA架構(gòu)提供了高可擴(kuò)展性和快速內(nèi)存訪問(wèn)的優(yōu)點(diǎn),但也帶來(lái)了更大的復(fù)雜性和難以理解的挑戰(zhàn)。對(duì)于開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序來(lái)說(shuō),要正確地利用NUMA的優(yōu)勢(shì),需要深刻理解NUMA的內(nèi)部工作原理,以及如何在應(yīng)用程序中顯式地處理內(nèi)存和線(xiàn)程綁定。

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