NUMA架构介绍及优缺点分析

本文分享自天翼云开发者社区《NUMA架构介绍及优缺点分析》，作者:郁****航

 

一、什么是NUMA架构

1、概念

NUMA（Non-Uniform Memory Access，非统一内存访问）架构是一种针对多处理器系统的内存组织方式。在这种架构中，处理器被分配到不同的节点，每个节点拥有自己的本地内存。处理器可以访问本地内存和其他节点的内存，但访问本地内存的速度要快于访问其他节点的内存。

 

2、设计原理

NUMA架构的设计原理主要是为了解决多处理器系统中的内存访问瓶颈问题。随着处理器数量的增加，内存带宽需求也会相应提高。然而，在传统的统一内存访问（UMA）架构中，所有处理器共享同一块内存，导致内存访问延迟增加、内存带宽成为系统性能的瓶颈。NUMA架构通过将内存分配到各个节点，使处理器优先访问本地内存，降低内存访问延迟，提高了多处理器系统的性能。

 

3、结构特点

在NUMA架构中，系统被划分为多个节点，每个节点包含一个或多个处理器、本地内存和I/O设备。节点之间通过高速互连网络进行通信，如HyperTransport（AMD）或QuickPath Interconnect（Intel）等。每个处理器可以访问本地内存和远程内存，但访问本地内存的速度更快。

 

二、NUMA架构的优点

 

1、扩展性

NUMA架构允许系统中的处理器和内存资源以节点为单位进行扩展，使得在增加处理器和内存时，可灵活地调整系统的规模。这使得NUMA架构的系统具有很高的扩展性，可以满足从小型服务器到大型高性能计算集群等各种规模的并行计算需求。随着处理器核数的增加，NUMA架构能够更好地应对内存访问的性能挑战，从而实现线性或接近线性的性能提升。

 

2、局部性

在NUMA架构中，每个节点的处理器具有本地内存，处理器访问本地内存的延迟较低。这种局部性原则有助于减少内存访问延迟，提高处理器之间的协同性能。通过充分利用局部性原则，操作系统和应用程序可以实现更高效的任务调度和内存分配策略，从而进一步提升NUMA系统的性能。

 

3、负载均衡

在NUMA系统中，各个节点都拥有自己的处理器和本地内存，这使得处理器能够在不同节点间分散负载。通过对任务和内存的分布式管理，可以实现负载均衡，从而提高系统整体性能。特别是在高并发、大规模数据处理等场景下，负载均衡机制可以有效地避免单个节点的资源瓶颈问题，确保系统资源得到充分利用。

 

4、并行性能

NUMA架构通过将内存资源分配到各个节点，降低了内存访问争用，提高了内存带宽。在多处理器并行计算场景下，这种设计有助于提高并行性能。对于具有大量数据交换的计算任务，NUMA架构可以充分发挥各个处理器之间的并行计算能力，实现性能的优化。

 

三、NUMA架构的缺点

 

1、软件兼容性

为了充分发挥NUMA架构的性能优势，操作系统和应用程序需要具备NUMA感知能力。这意味着软件开发者需要投入更多精力进行优化和调试，以确保其应用程序在NUMA架构系统上能够实现高性能运行。对于那些非NUMA感知的应用程序，性能可能无法达到{BANNED}最佳佳。

 

2、内存碎片化

在NUMA系统中，内存资源可能分布在不同的节点上，导致内存碎片化问题。尤其是在处理大规模数据时，内存碎片化可能导致内存利用率降低，甚至影响系统性能。

 

3、成本

与统一内存访问（UMA）架构相比，NUMA架构的硬件成本较高。这是因为NUMA系统需要额外的硬件来支持节点间的通信和协调，例如高速互连网络和内存控制器等。此外，NUMA架构对操作系统和应用程序的优化要求较高，可能导致软件开发成本增加。因此，在选择NUMA架构时，需要权衡其性能优势与成本投入。

 

4、复杂性

NUMA架构引入了节点概念，使得系统设计和管理变得更加复杂。这包括硬件层面的节点通信和协调，以及软件层面的任务调度和内存管理等。为了充分利用NUMA架构的优势，系统管理员和开发者需要具备较高的技术能力，以应对NUMA架构带来的挑战。

 

总结起来，NUMA架构虽然在性能和扩展性方面具有优势，但也存在一定的缺点，如软件兼容性问题、内存碎片化、成本较高和系统复杂性等。在实际应用中，需要根据具体的需求和场景综合考虑是否选择使用NUMA架构。

 

四、与其他内存架构的对比

 

1、与UMA（Uniform Memory Access，统一内存访问）架构对比：

UMA架构是一种所有处理器共享同一块内存的内存访问方式。在UMA架构中，处理器访问内存的延迟是一致的，这使得内存访问更加简单。然而，随着处理器数量的增加，UMA架构中的内存访问性能可能受到限制，因为所有处理器都需要通过同一个内存总线访问内存。相较之下，NUMA架构通过分配本地内存降低了内存访问延迟，提高了性能，但需要应用程序和操作系统具有NUMA感知能力。在实际应用中，UMA架构可能更适用于处理器数量较少的场景，而NUMA架构在处理器数量较多的场景中具有优势。

 

2、与cc-NUMA（Cache-coherent NUMA，一致性缓存非统一内存访问）架构对比：

cc-NUMA架构是NUMA架构的一种改进，它在NUMA的基础上引入了缓存一致性协议（如MESI、MOESI等），以确保不同节点之间的数据一致性。相较于传统的NUMA架构，cc-NUMA架构在保持扩展性和性能优势的同时，解决了数据一致性的问题。然而，cc-NUMA架构的硬件复杂度和成本相对较高，因为它需要实现更为复杂的缓存一致性协议和通信机制。在实际应用中，cc-NUMA架构可能更适用于对数据一致性要求较高的场景。

 

综上所述，在不同的内存架构之间，NUMA架构在处理器数量较多、并行计算和高性能计算场景中具有优势。相较于UMA架构，NUMA架构通过将内存资源分配到各个节点，降低了内存访问延迟，提高了性能。然而，这也需要应用程序和操作系统具有NUMA感知能力，以充分发挥其优势。与cc-NUMA架构相比，传统的NUMA架构在硬件复杂度和成本方面具有一定优势，但可能无法满足对数据一致性要求较高的场景。

 

在实际应用中，不同的内存架构适用于不同的场景和需求。在选择适合的内存架构时，需要综合考虑处理器数量、性能需求、数据一致性要求、成本和软件兼容性等因素。对于大规模并行计算和高性能计算场景，NUMA架构可能是一个较为合适的选择。然而，在处理器数量较少或对数据一致性要求较高的场景中，UMA或cc-NUMA架构可能更为适用。