NUMA (Non-uniform Memory Access) è un design di memoria del computer ottimizzato per sistemi multiprocessore. Migliora sia le prestazioni che scalabilità gestendo in modo efficiente il modo in cui i vari utenti accedono alla memoria processori.
Cos'è il NUMA (accesso alla memoria non uniforme)?
NUMA sta per Non-uniform Memory Access, un'architettura di sistema progettata per ottimizzare l'efficienza dei sistemi informatici multiprocessore. A differenza dei sistemi a processore singolo o UMA (Uniform Memory Access), in cui ogni processore condivide lo stesso accesso a un singolo pool di memoria, NUMA configura un sistema informatico con più nodi di memoria collegati a uno o più processori.
Questa configurazione consente una minore latenza nell'accesso alla memoria garantendo che i processori accedano principalmente alla memoria situata fisicamente più vicina a loro, evitando così il collo di bottiglia riscontrato nei sistemi UMA durante la scalabilità.
Architettura NUMA
L'architettura di NUMA aggiunge più processori o memoria a un sistema, migliorando il modo in cui queste risorse sono organizzate e gestite per affrontare attività computazionali avanzate in modo più efficace. La configurazione dei nodi, l'allocazione strategica della memoria, i robusti sistemi di comunicazione tra nodi e i sofisticati controller di memoria convergono tutti per formare un'architettura su misura per le esigenze dei moderni calcolo ad alte prestazioni.
Ecco una ripartizione dettagliata dell'architettura NUMA:
Configurazione del nodo
In un sistema NUMA l'intera architettura è suddivisa in più nodi. Ogni nodo comprende uno o più CPU (o core) e la memoria direttamente associata. Questa disposizione consente a ciascun nodo di funzionare quasi come un'unità autonoma, pur rimanendo parte integrante della struttura del sistema più ampio.
Questa divisione migliora le prestazioni localizzando l'accesso ai dati e semplifica la scalabilità, poiché ciascun nodo può essere aggiunto o configurato in modo indipendente in base ai requisiti di sistema. I nodi fungono da unità fondamentali di calcolo e memoria all'interno dell'architettura NUMA, ciascuno dei quali serve un sottoinsieme specifico di attività di elaborazione e memoria, riducendo la latenza e migliorando l'efficienza della gestione dei dati.
Allocazione della memoria
Nei sistemi NUMA, la memoria non è una risorsa condivisa e uniforme ma è segmentata e allocata a nodi specifici. La memoria di ciascun nodo funge da memoria primaria per i processori all'interno di quel nodo. Localizzando le risorse di memoria, il sistema riduce il sovraccarico operativo associato a un sistema di memoria unico, esteso e monolitico.
Questa configurazione riduce al minimo il conflitto tipicamente riscontrato nelle architetture non NUMA in cui più processori competono per le stesse risorse di memoria. Il modello di memoria localizzata migliora significativamente la velocità e l'efficienza con cui i processori accedono e manipolano i dati, portando direttamente a miglioramenti delle prestazioni multithreading e attività di elaborazione parallele.
Comunicazione tra nodi
I sistemi NUMA utilizzano interconnessioni ad alta velocità per facilitare la comunicazione tra i nodi. A seconda delle dimensioni, della scala e dei requisiti prestazionali del sistema, queste interconnessioni possono essere realizzate attraverso vari mezzi, come sistemi bus dedicati, switch crossbar avanzati o reti mesh scalabili.
La scelta dell'interconnessione influisce sulla capacità del sistema di gestire il traffico dati tra i nodi e quindi ha un impatto diretto sulle prestazioni complessive del sistema. Una comunicazione efficiente tra i nodi è fondamentale per mantenere prestazioni elevate in tutto il sistema, soprattutto in condizioni di carico in cui più nodi devono interagire frequentemente. Queste interconnessioni riducono al minimo il ritardo anche quando è necessario accedere ai dati dalla memoria remota e la velocità di trasmissione dei dati è massimizzata.
Controller di memoria
Ogni nodo all'interno di un'architettura NUMA è dotato del proprio controller di memoria, che gestisce tutte le operazioni di lettura e scrittura nella memoria del nodo. Questi controller sono fondamentali per mantenere tempi di accesso rapidi alla memoria locale e gestire in modo efficiente il compito più complesso di accedere alla memoria tra i nodi.
I controller di memoria gestiscono anche i protocolli di routing e coerenza dei dati necessari, che garantiscono che i dati rimangano coerenti e intatti nel sistema. Questo processo prevede una logica complessa per tenere traccia di dove vengono archiviati i diversi segmenti di dati e di come vi si accede, garantendo che i processori abbiano sempre accesso ai dati più aggiornati e coerenti. Questo aspetto del design NUMA è vitale applicazioni che richiedono alti livelli di l'integrità dei dati e coerenza, come ad es banca dati sistemi e simulazioni scientifiche su larga scala.
Come funziona la NUMA?
Un sistema NUMA ottimizza i modelli di accesso alla memoria tra diversi nodi e processori. Ecco una spiegazione dettagliata di come funziona:
Accesso alla memoria ottimizzato
Nei sistemi NUMA, l'approccio all'accesso alla memoria è gerarchico e a più livelli, progettato per utilizzare innanzitutto la memoria più vicina e, quindi, più rapidamente accessibile. I processori tentano di accedere alla memoria locale all'interno dello stesso nodo prima di raggiungere la memoria remota situata in altri nodi. Questa definizione delle priorità riduce significativamente la latenza che può accumularsi nei sistemi informatici su larga scala dove le distanze tra unità di elaborazione e di memoria possono essere considerevoli.
Il vantaggio di una tale struttura è particolarmente evidente nelle applicazioni ad alta intensità di dati dove è necessario un accesso frequente alla memoria. Riducendo al minimo la distanza che i dati devono percorrere, la velocità complessiva e la reattività del sistema vengono migliorate. Inoltre, questo design aiuta a prevenire lo stallo del processore durante l'attesa dei dati, migliorando così l'efficienza delle operazioni di calcolo nel sistema.
Gestione del traffico dati
Le architetture NUMA incorporano sofisticati protocolli di comunicazione tra nodi per gestire in modo efficace il flusso di dati tra i nodi. Questi protocolli sono progettati per dare priorità all'accesso alla memoria locale e utilizzare con parsimonia l'accesso alla memoria remota. La logica alla base di questo approccio è prevenire la saturazione delle interconnessioni, i percorsi che collegano i diversi nodi all’interno del sistema. La saturazione può portare a colli di bottiglia, riducendo significativamente le prestazioni del sistema.
Per contrastare questo problema, i sistemi NUMA avanzati sono dotati di routing dinamico Algoritmi in grado di regolare i percorsi dei dati tempo reale. Questi algoritmi valutano le condizioni attuali del traffico e la disponibilità dei nodi, reindirizzando i dati per bilanciare i carichi e ottimizzare il traffico attraverso la rete. Questa regolazione dinamica aiuta a mantenere elevati livelli di prestazioni del sistema anche in condizioni di carico variabili, garantendo che i dati vengano sempre instradati attraverso il percorso più efficiente disponibile.
Supporto del sistema operativo
Il sottostante sistema operativo deve essere progettato o adattato per essere compatibile con NUMA affinché un sistema NUMA raggiunga prestazioni ottimali. Questa consapevolezza significa che il sistema operativo comprende e considera la disposizione fisica dei processori e dei nodi di memoria durante l'allocazione dei processi e la gestione della memoria. Tale consapevolezza è fondamentale perché consente al sistema operativo di posizionare i processi sui nodi in modo da massimizzare l'uso della memoria locale e ridurre al minimo la frequenza e il volume degli accessi alla memoria remota.
I sistemi operativi compatibili con NUMA utilizzano sofisticati algoritmi di pianificazione che distribuiscono i processi in modo intelligente tra i nodi disponibili, considerando le attuali distribuzioni del carico di lavoro e i modelli di utilizzo della memoria. Inoltre, le strategie di gestione della memoria in questi sistemi operativi sono adattate per sfruttare la località di riferimento fornita dalle architetture NUMA, migliorando così le prestazioni e l'efficienza del sistema.
Cos'è l'affinità NUMA?
L'affinità NUMA è una tecnica cruciale di ottimizzazione del sistema nelle architetture NUMA che collega strategicamente processi o thread specifici ai nodi NUMA designati. Questa tecnica massimizza l'efficienza dell'utilizzo della memoria e dell'allocazione del processore.
Ecco una spiegazione dettagliata di come funziona l'affinità NUMA:
Impostazione dell'affinità
Amministratori di sistema implementare policy di affinità tramite strumenti di configurazione del sistema o direttamente all'interno del codice dell'applicazione. Queste policy collegano processi o thread a nodi specifici all'interno dell'architettura NUMA. Impostando questi criteri di affinità, gli amministratori garantiscono che ogni processo venga eseguito su un processore designato e acceda il più possibile alla memoria locale di quel processore. Questa localizzazione riduce la necessità per i processi di accedere alla memoria remota, un'operazione più lenta a causa della distanza aggiuntiva che i dati devono percorrere e della potenziale congestione sui percorsi dei dati.
Una gestione efficace di queste impostazioni aiuta a ottenere una significativa riduzione dei ritardi operativi causati da lunghi tempi di accesso alla memoria. Inoltre, le impostazioni di affinità possono essere regolate dinamicamente per rispondere ai mutevoli requisiti del carico di lavoro, consentendo flexutilizzo flessibile ed efficiente delle risorse in tutto il sistema.
Ottimizzazione delle prestazioni
L'obiettivo principale di NUMA affinity è ottimizzare le prestazioni di un sistema gestendo due aspetti critici: dove vengono eseguiti i processi e come viene allocata la memoria.
- Tassi di riscontri nella cache elevati. Assicurando che un processo venga eseguito vicino ai suoi dati di memoria, l'affinità NUMA aumenta la probabilità che i dati necessari a un processo siano già presenti nella memoria. nascondiglio associato al processore. Questo elevato tasso di riscontri nella cache riduce al minimo la necessità di recuperare i dati dalla memoria principale, accelerando significativamente l'esecuzione del processo.
- Riduzione delle latenze di accesso alla memoria. L'affinità NUMA riduce le latenze di accesso alla memoria riducendo al minimo la distanza percorsa dai dati tra memoria e processori. Quando i processi accedono alla memoria locale, il tempo di viaggio dei dati è considerevolmente più breve rispetto a quando gli stessi processi dovessero accedere alla memoria remota attraverso i nodi.
- Utilizzo delle risorse. L'utilizzo ottimale delle risorse computazionali e di memoria all'interno di un ambiente NUMA significa che il sistema può gestire più attività contemporaneamente e mantenere la stabilità in condizioni di carico elevato.
- Scalabilità. Con efficaci policy di affinità NUMA, i sistemi possono ottenere una migliore scalabilità. Man mano che vengono aggiunti più nodi e processori, il mantenimento di un'affinità adeguata garantisce che le risorse aggiunte contribuiscano positivamente alle prestazioni del sistema anziché esacerbare i colli di bottiglia dovuti a un utilizzo inefficiente delle risorse.
NUMA contro UMA
La distinzione tra le architetture NUMA e UMA evidenzia importanti cambiamenti nella filosofia di progettazione e nelle capacità. Ecco una panoramica delle principali differenze:
- Paradigma di accesso alla memoria. Le architetture UMA consentono a tutti i processori di condividere pari accesso alla memoria, semplificando la gestione. Tuttavia, ciò può portare a colli di bottiglia con l'aumento del numero di processori, poiché tutti i processori si contendono la stessa larghezza di banda della memoria. Al contrario, le architetture NUMA assegnano la memoria localmente ai processori all'interno di nodi discreti, riducendo così la latenza e i conflitti sfruttando la località della memoria. Questa configurazione migliora le prestazioni man mano che le dimensioni del sistema crescono, risultando particolarmente vantaggiosa nelle operazioni su larga scala.
- Scalabilità ed efficienza. Le architetture UMA faticano a scalare in modo efficiente con un numero crescente di processori, diventando inefficienti in caso di carichi pesanti o in sistemi di grandi dimensioni. D'altro canto, le architetture NUMA si scalano in modo più efficace. Man mano che vengono integrati processori e memoria aggiuntivi, vengono configurati in nodi che mantengono l'accesso alla memoria locale. Questa struttura riduce al minimo i ritardi nell'accesso alla memoria e migliora il throughput complessivo.
- Complessità e costi. Le architetture UMA sono più semplici e meno costose da progettare e mantenere, il che le rende adatte a sistemi più piccoli dove il sovraccarico derivante dalla gestione di un sofisticato sistema di memoria non è giustificato. I sistemi NUMA, tuttavia, sono più complessi e costosi a causa della necessità di software e hardware di gestione sofisticati per gestire la distribuzione di memoria e processori basata su nodi. Nonostante i costi iniziali più elevati, questa complessità è spesso giustificata in ambienti che richiedono prestazioni elevate e scalabilità, come ad esempio data centers e impostazioni di calcolo scientifico.
