NUMA (Non-uniform Memory Access) ist ein für Multiprozessorsysteme optimiertes Computerspeicherdesign. Es steigert sowohl die Leistung als auch Skalierbarkeit durch effiziente Verwaltung des Speicherzugriffs durch verschiedene Prozessoren.
Was ist NUMA (Non-Uniform Memory Access)?
NUMA steht für Non-uniform Memory Access, eine Systemarchitektur zur Optimierung der Effizienz von Multiprozessor-Computersystemen. Im Gegensatz zu Einzelprozessor- oder UMA-Systemen (Uniform Memory Access), bei denen jeder Prozessor den gleichen Zugriff auf einen einzelnen Speicherpool hat, konfiguriert NUMA ein Computersystem mit mehreren Speicherknoten, die mit einem oder mehreren Prozessoren verbunden sind.
Diese Konfiguration ermöglicht eine geringere Latenz beim Speicherzugriff, indem sichergestellt wird, dass Prozessoren hauptsächlich auf Speicher zugreifen, der sich physisch näher bei ihnen befindet, und so den Engpass vermeidet, der bei UMA-Systemen bei der Skalierung auftritt.
NUMA-Architektur
Die Architektur von NUMA fügt einem System mehr Prozessoren oder Speicher hinzu und verbessert so die Organisation und Verwaltung dieser Ressourcen, um komplexe Rechenaufgaben effektiver zu bewältigen. Die Konfiguration der Knoten, die strategische Zuweisung von Speicher, die robusten Kommunikationssysteme zwischen Knoten und hochentwickelte Speichercontroller vereinen sich zu einer Architektur, die auf die Anforderungen moderner Systeme zugeschnitten ist High Performance Computing.
Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung der NUMA-Architektur:
Knotenkonfiguration
In einem NUMA-System ist die gesamte Architektur in mehrere Knoten unterteilt. Jeder Knoten besteht aus einem oder mehreren CPUs (oder Kerne) und den ihnen direkt zugeordneten Speicher. Diese Anordnung ermöglicht es jedem Knoten, nahezu als autonome Einheit zu funktionieren, bleibt aber dennoch ein integraler Bestandteil des größeren Systemrahmens.
Diese Aufteilung steigert die Leistung durch Lokalisierung des Datenzugriffs und vereinfacht die Skalierung, da jeder Knoten je nach Systemanforderungen unabhängig hinzugefügt oder konfiguriert werden kann. Die Knoten fungieren als grundlegende Rechen- und Speichereinheiten innerhalb der NUMA-Architektur. Jeder Knoten dient einer bestimmten Teilmenge von Verarbeitungs- und Speicheraufgaben, reduziert die Latenz und verbessert die Effizienz der Datenverarbeitung.
Speicherzuweisung
In NUMA-Systemen ist Speicher keine gemeinsam genutzte, einheitliche Ressource, sondern wird segmentiert und bestimmten Knoten zugewiesen. Der Speicher jedes Knotens dient als Primärspeicher für die Prozessoren innerhalb dieses Knotens. Durch die Lokalisierung von Speicherressourcen reduziert das System den Betriebsaufwand, der mit einem einzelnen, umfangreichen, monolithischen Speichersystem verbunden ist.
Dieses Setup minimiert die Konflikte, die typischerweise in Nicht-NUMA-Architekturen auftreten, in denen mehrere Prozessoren um die gleichen Speicherressourcen konkurrieren. Das lokalisierte Speichermodell erhöht die Geschwindigkeit und Effizienz, mit der Prozessoren auf Daten zugreifen und diese bearbeiten, erheblich, was direkt zu Leistungsverbesserungen führt Multithreading und parallele Verarbeitungsaufgaben.
Kommunikation zwischen Knoten
NUMA-Systeme nutzen Hochgeschwindigkeitsverbindungen, um die Kommunikation zwischen Knoten zu erleichtern. Abhängig von der Größe, dem Umfang und den Leistungsanforderungen des Systems können diese Verbindungen auf verschiedene Weise realisiert werden, beispielsweise durch dedizierte Bussysteme, fortschrittliche Crossbar-Switches oder skalierbare Mesh-Netzwerke.
Die Wahl der Verbindung beeinflusst die Fähigkeit des Systems, den Datenverkehr zwischen Knoten zu verarbeiten, und wirkt sich somit direkt auf die Gesamtsystemleistung aus. Eine effiziente Kommunikation zwischen Knoten ist entscheidend für die Aufrechterhaltung einer hohen Leistung im gesamten System, insbesondere unter Lastbedingungen, bei denen mehrere Knoten häufig interagieren müssen. Diese Verbindungen minimieren die Verzögerung, selbst wenn auf Daten aus dem Remote-Speicher zugegriffen werden muss, und der Datendurchsatz wird maximiert.
Speichercontroller
Jeder Knoten innerhalb einer NUMA-Architektur ist mit einem eigenen Speichercontroller ausgestattet, der alle Lese- und Schreibvorgänge im Speicher des Knotens verwaltet. Diese Controller sind entscheidend für die Aufrechterhaltung schneller Zugriffszeiten auf den lokalen Speicher und die effiziente Verwaltung der komplexeren Aufgabe des knotenübergreifenden Speicherzugriffs.
Die Speichercontroller verwalten auch die erforderlichen Routing- und Datenkohärenzprotokolle, die sicherstellen, dass die Daten im gesamten System konsistent und intakt bleiben. Dieser Prozess erfordert komplexe Logik, um zu verfolgen, wo verschiedene Datensegmente gespeichert sind und wie auf sie zugegriffen wird, um sicherzustellen, dass Prozessoren immer Zugriff auf die aktuellsten und kohärentesten Daten haben. Dieser Aspekt des NUMA-Designs ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen die ein hohes Maß an erfordern Datenintegrität und Konsistenz, wie z Datenbank Systeme und groß angelegte wissenschaftliche Simulationen.
Wie funktioniert NUMA?
Ein NUMA-System optimiert Speicherzugriffsmuster über verschiedene Knoten und Prozessoren hinweg. Hier finden Sie eine ausführliche Erklärung, wie das funktioniert:
Optimierter Speicherzugriff
In NUMA-Systemen ist der Ansatz für den Speicherzugriff hierarchisch und abgestuft und darauf ausgelegt, zuerst den nächstgelegenen und damit am schnellsten zugänglichen Speicher zu nutzen. Prozessoren versuchen, auf den lokalen Speicher innerhalb desselben Knotens zuzugreifen, bevor sie auf den Remote-Speicher in anderen Knoten zugreifen. Diese Priorisierung reduziert die Latenz, die sich in großen Computersystemen ansammeln kann, in denen die Entfernungen zwischen Verarbeitungs- und Speichereinheiten beträchtlich sein können, erheblich.
Der Vorteil einer solchen Struktur zeigt sich insbesondere bei datenintensiven Anwendungen, bei denen häufige Speicherzugriffe erforderlich sind. Durch die Minimierung der Entfernung, die Daten zurücklegen müssen, werden die Gesamtgeschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit des Systems verbessert. Darüber hinaus trägt dieses Design dazu bei, dass der Prozessor beim Warten auf Daten nicht ins Stocken gerät, wodurch die Effizienz der Rechenvorgänge im gesamten System verbessert wird.
Datenverkehrsmanagement
NUMA-Architekturen umfassen ausgefeilte Kommunikationsprotokolle zwischen Knoten, um den Datenfluss zwischen Knoten effektiv zu verwalten. Diese Protokolle sind darauf ausgelegt, den Zugriff auf den lokalen Speicher zu priorisieren und den Zugriff auf den Remote-Speicher sparsam zu nutzen. Der Grundgedanke dieses Ansatzes besteht darin, die Überlastung der Verbindungen zu verhindern – der Pfade, die verschiedene Knoten innerhalb des Systems verbinden. Eine Sättigung kann zu Engpässen führen und die Systemleistung erheblich beeinträchtigen.
Um dem entgegenzuwirken, sind fortschrittliche NUMA-Systeme mit dynamischem Routing ausgestattet Algorithmen in der Lage, Datenpfade anzupassen Echtzeit. Diese Algorithmen bewerten die aktuellen Verkehrsbedingungen und die Knotenverfügbarkeit und leiten Daten um, um die Last auszugleichen und den Verkehr im gesamten Netzwerk zu optimieren. Diese dynamische Anpassung trägt dazu bei, auch unter wechselnden Lastbedingungen ein hohes Maß an Systemleistung aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass Daten immer über den effizientesten verfügbaren Pfad weitergeleitet werden.
Betriebssystemunterstützung
Das zugrunde liegende Betriebssystem müssen so konzipiert oder angepasst werden, dass sie NUMA-fähig sind, damit ein NUMA-System eine optimale Leistung erzielen kann. Dieses Bewusstsein bedeutet, dass das Betriebssystem die physische Anordnung von Prozessoren und Speicherknoten versteht und bei der Zuweisung von Prozessen und der Speicherverwaltung berücksichtigt. Dieses Bewusstsein ist von entscheidender Bedeutung, da es dem Betriebssystem ermöglicht, Prozesse auf Knoten so zu platzieren, dass die Nutzung des lokalen Speichers maximiert und die Häufigkeit und das Volumen von Remote-Speicherzugriffen minimiert werden.
NUMA-fähige Betriebssysteme verwenden ausgefeilte Planungsalgorithmen, die Prozesse intelligent auf die verfügbaren Knoten verteilen und dabei aktuelle Arbeitslastverteilungen und Speichernutzungsmuster berücksichtigen. Darüber hinaus sind Speicherverwaltungsstrategien in diesen Betriebssystemen darauf zugeschnitten, die von NUMA-Architekturen bereitgestellte Referenzlokalität auszunutzen und so die Leistung und Effizienz des Systems zu verbessern.
Was ist NUMA-Affinität?
NUMA-Affinität ist eine entscheidende Systemoptimierungstechnik in NUMA-Architekturen, die bestimmte Prozesse oder Threads strategisch an bestimmte NUMA-Knoten bindet. Diese Technik maximiert die Effizienz der Speichernutzung und Prozessorzuweisung.
Hier ist eine detaillierte Erklärung, wie die NUMA-Affinität funktioniert:
Affinitätseinstellung
Systemadministratoren Implementieren Sie Affinitätsrichtlinien über Systemkonfigurationstools oder direkt im Anwendungscode. Diese Richtlinien binden Prozesse oder Threads an bestimmte Knoten innerhalb der NUMA-Architektur. Durch das Festlegen dieser Affinitätsrichtlinien stellen Administratoren sicher, dass jeder Prozess auf einem bestimmten Prozessor ausgeführt wird und so weit wie möglich auf den lokalen Speicher dieses Prozessors zugreift. Diese Lokalisierung verringert die Notwendigkeit für Prozesse, auf Remote-Speicher zuzugreifen, was aufgrund der zusätzlichen Distanz, die die Daten zurücklegen müssen, und einer möglichen Überlastung der Datenpfade ein langsamerer Vorgang ist.
Durch die effektive Verwaltung dieser Einstellungen können Betriebsverzögerungen, die durch lange Speicherzugriffszeiten verursacht werden, deutlich reduziert werden. Darüber hinaus können Affinitätseinstellungen dynamisch angepasst werden, um auf sich ändernde Arbeitslastanforderungen zu reagieren flexeine sinnvolle und effiziente Ressourcennutzung im gesamten System.
Leistungsoptimierung
Das Hauptziel von NUMA Affinity besteht darin, die Leistung eines Systems durch die Verwaltung zweier kritischer Aspekte zu optimieren: wo Prozesse ausgeführt werden und wie Speicher zugewiesen wird.
- Hohe Cache-Trefferraten. Indem sichergestellt wird, dass ein Prozess in der Nähe seiner Speicherdaten ausgeführt wird, erhöht die NUMA-Affinität die Wahrscheinlichkeit, dass sich die von einem Prozess benötigten Daten bereits im Speicher befinden Cache-Speicher dem Prozessor zugeordnet. Diese hohe Cache-Trefferrate minimiert die Notwendigkeit, Daten aus dem Hauptspeicher abzurufen, was die Prozessausführung erheblich beschleunigt.
- Geringere Latenzen beim Speicherzugriff. Die NUMA-Affinität reduziert die Speicherzugriffslatenzen, indem sie die Entfernung, die Daten zwischen Speicher und Prozessoren zurücklegen, minimiert. Wenn Prozesse auf lokalen Speicher zugreifen, ist die Reisezeit für Daten erheblich kürzer, als wenn dieselben Prozesse knotenübergreifend auf Remote-Speicher zugreifen würden.
- Ressourcennutzung. Die optimale Nutzung der Rechen- und Speicherressourcen in einer NUMA-Umgebung bedeutet, dass das System mehr Aufgaben gleichzeitig bewältigen kann und auch unter hoher Last stabil bleibt.
- Skalierbarkeit. Mit effektiven NUMA-Affinitätsrichtlinien können Systeme eine bessere Skalierbarkeit erreichen. Wenn mehr Knoten und Prozessoren hinzugefügt werden, stellt die Aufrechterhaltung der richtigen Affinität sicher, dass die hinzugefügten Ressourcen positiv zur Systemleistung beitragen, anstatt Engpässe aufgrund ineffizienter Ressourcennutzung zu verschärfen.
NUMA vs. UMA
Die Unterscheidung zwischen NUMA- und UMA-Architekturen verdeutlicht bedeutende Designphilosophie- und Leistungsverschiebungen. Hier ein Überblick über die wesentlichen Unterschiede:
- Speicherzugriffsparadigma. UMA-Architekturen ermöglichen allen Prozessoren den gleichen Zugriff auf den Speicher, was die Verwaltung vereinfacht. Allerdings kann es bei steigender Prozessoranzahl zu Engpässen kommen, da alle Prozessoren um die gleiche Speicherbandbreite konkurrieren. Umgekehrt weisen NUMA-Architekturen Speicher lokal Prozessoren innerhalb diskreter Knoten zu und reduzieren so Latenz und Konflikte durch die Nutzung der Speicherlokalität. Dieses Setup verbessert die Leistung, wenn die Systemgröße zunimmt, was besonders bei Großbetrieben von Vorteil ist.
- Skalierbarkeit und Effizienz. UMA-Architekturen haben Schwierigkeiten, mit einer zunehmenden Anzahl von Prozessoren effizient zu skalieren, und werden bei hoher Auslastung oder in großen Systemen ineffizient. Andererseits lassen sich NUMA-Architekturen effektiver skalieren. Wenn zusätzliche Prozessoren und Speicher integriert werden, werden sie zu Knoten konfiguriert, die den lokalen Speicherzugriff aufrechterhalten. Diese Struktur minimiert Verzögerungen beim Speicherzugriff und verbessert den Gesamtdurchsatz.
- Komplexität und Kosten. UMA-Architekturen sind einfacher und kostengünstiger in Design und Wartung und eignen sich daher für kleinere Systeme, bei denen der Mehraufwand für die Verwaltung eines anspruchsvollen Speichersystems nicht gerechtfertigt ist. NUMA-Systeme sind jedoch komplexer und kostspieliger, da für die knotenbasierte Verteilung von Speicher und Prozessoren hochentwickelte Verwaltungssoftware und -hardware erforderlich sind. Trotz der höheren Anfangskosten ist diese Komplexität oft in Umgebungen gerechtfertigt, die eine hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern, wie z data centers und wissenschaftliche Computereinstellungen.
