¿Qué es el acceso no uniforme a la memoria (NUMA)?
El acceso no uniforme a la memoria (NUMA) es un diseño de memoria informática utilizado en sistemas multiprocesador, en el que el tiempo de acceso a la memoria varía en función de la ubicación de la memoria con respecto al procesador. En una arquitectura NUMA, cada procesador tiene su propia memoria local. Aunque también puede acceder a la memoria conectada a otros procesadores, ese acceso es más lento debido a la necesidad de atravesar interconexiones y, potencialmente, otros procesadores, lo que introduce una latencia adicional y una contienda por el ancho de banda.
NUMA se desarrolló para abordar las limitaciones de escalabilidad de los sistemas tradicionales de multiprocesamiento simétrico (SMP), en los que todos los procesadores comparten un único grupo de memoria. Al agrupar la memoria más cerca de cada procesador, NUMA mejora la eficiencia del acceso a la memoria y el rendimiento general, especialmente en sistemas con un gran número de unidades centrales de procesamiento (CPU) o núcleos.
Los sistemas operativos y aplicaciones modernos optimizados para NUMA pueden asignar memoria de manera que los datos se mantengan locales en el procesador que realiza el cálculo, lo que minimiza la latencia y aumenta el rendimiento. NUMA se utiliza habitualmente en servidores, sistemas de computación de alto rendimiento (HPC) y cargas de trabajo empresariales que requieren grandes cantidades de memoria y recursos de cálculo.
¿Cómo funciona NUMA?
En un sistema NUMA, la arquitectura se divide en múltiples nodos. Cada nodo contiene uno o más procesadores (o zócalos de CPU) junto con su propia memoria dedicada. Estos nodos están interconectados, lo que permite a los procesadores acceder tanto a la memoria local como a la remota.
El acceso a la memoria local (memoria que está físicamente conectada al mismo nodo) es más rápido y tiene una latencia menor. Cuando un procesador accede a la memoria remota (memoria que se encuentra en un nodo diferente), se produce una latencia adicional debido a la ruta de interconexión entre los nodos. Esta diferencia de latencia es lo que define el aspecto «no uniforme» de NUMA.
Los sistemas NUMA modernos dependen del firmware del sistema, el sistema operativo y las aplicaciones para ser compatibles con NUMA. El software compatible con NUMA intenta asignar memoria y programar procesos de manera que las tareas y su memoria se mantengan juntas en el mismo nodo. Esto reduce el tráfico de memoria entre nodos y optimiza el rendimiento.
NUMA se implementa normalmente en sistemas con dos o más zócalos de CPU, como servidores y plataformas informáticas de alto rendimiento. Cada zócalo tiene su propio controlador de memoria y memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM) local, con la interconexión del sistema, como Intel® Ultra Interconnect (UPI) o AMD Fabric, que conecta los zócalos y permite el acceso a la memoria remota cuando es necesario.
NUMA y diseño de arquitectura de sistemas
A medida que los sistemas multisocket se vuelven más comunes en los centros de datos modernizados y en la infraestructura empresarial, es fundamental comprender la influencia de NUMA en la arquitectura del sistema. Los proveedores de hardware diseñan placas base para servidores e interconexiones de CPU teniendo en cuenta las topologías NUMA, lo que garantiza rutas de datos óptimas entre los procesadores y los bancos de memoria. Esto tiene un impacto directo en el rendimiento de las aplicaciones, especialmente para las cargas de trabajo que se escalan horizontalmente a través de múltiples núcleos y sockets.
Las consideraciones de diseño también incluyen las reglas de población de memoria, la configuración NUMA a nivel de BIOS y la disposición física de los componentes. Los arquitectos de sistemas deben tener en cuenta cómo interactúan las aplicaciones con la memoria y los recursos informáticos para garantizar que se aprovechen al máximo las capacidades del hardware. Las configuraciones de hardware mal optimizadas pueden dar lugar a un comportamiento NUMA subóptimo, incluyendo un acceso excesivo a la memoria remota y una mayor latencia.
Optimización de software para sistemas NUMA
Para que NUMA pueda ofrecer todo su potencial de rendimiento, el software debe diseñarse, o al menos configurarse, para que sea consciente de la topología de memoria subyacente. Los sistemas operativos como Linux y Windows Server incluyen compatibilidad con NUMA a nivel de kernel, lo que permite funciones como la afinidad del procesador, la vinculación de memoria y la programación compatible con NUMA. Estos mecanismos ayudan a garantizar que los subprocesos se programen en CPU con acceso rápido a las regiones de memoria que utilizan con más frecuencia.
Los desarrolladores de aplicaciones y los administradores de sistemas pueden mejorar aún más el rendimiento aprovechando las API específicas de NUMA y las prácticas de ajuste. Los marcos de programación paralela, como OpenMP y MPI, ofrecen opciones para controlar la ubicación de los subprocesos y la localidad de la memoria. Para las cargas de trabajo empresariales y de HPC, este nivel de optimización puede reducir significativamente la latencia de la memoria y aumentar el rendimiento, especialmente cuando se ejecuta en sistemas multisocket con grandes huellas de memoria.
Casos de uso y ventajas de NUMA
NUMA ofrece ventajas de rendimiento para cargas de trabajo que exigen un alto paralelismo y grandes huellas de memoria. Al reducir el acceso a la memoria entre nodos y aprovechar mejor el ancho de banda disponible, NUMA mejora la escalabilidad y ayuda a eliminar los cuellos de botella en arquitecturas multisocket.
Computación de alto rendimiento (HPC)
En la informática de alto rendimiento, las simulaciones científicas, la modelización y las cargas de trabajo de análisis de datos a gran escala se benefician de NUMA al reducir la latencia de acceso a la memoria en múltiples zócalos de CPU.
Plataformas de virtualización
Los hipervisores y las máquinas virtuales se pueden optimizar para utilizar la programación compatible con NUMA, lo que garantiza que las CPU virtuales y su memoria permanezcan en el mismo nodo físico.
Bases de datos en memoria
NUMA ayuda a mantener un acceso a la memoria de baja latencia en los sistemas de bases de datos que almacenan grandes volúmenes de datos directamente en la RAM.
Aplicaciones empresariales a gran escala
NUMA mejora la capacidad de respuesta y el rendimiento del software empresarial, como los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), que requieren acceso a grandes espacios de memoria en múltiples núcleos.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es la agrupación NUMA?
La agrupación NUMA se refiere a la organización de procesadores y memoria en nodos o clústeres dentro de un sistema habilitado para NUMA. Cada clúster tiene su propia memoria local, y los procesadores dentro de un clúster pueden acceder a esa memoria con menor latencia. Esta disposición mejora el rendimiento y la escalabilidad al reducir la contienda por los recursos de memoria compartida. - ¿Qué es la topología NUMA?
La topología NUMA describe cómo se organizan física y lógicamente las CPU, la memoria y las interconexiones en un sistema. Define qué procesadores están conectados a qué regiones de memoria y cómo se produce el acceso entre los nodos. Comprender la topología del sistema ayuda a optimizar la asignación de memoria y el rendimiento de las aplicaciones. - ¿Es NUMA importante para la virtualización?
Sí, NUMA desempeña un papel fundamental en la virtualización, ya que ayuda a garantizar una ubicación óptima de la memoria y la CPU para las máquinas virtuales. Cuando un hipervisor es compatible con NUMA, puede mantener las CPU virtuales y su memoria asociada dentro del mismo nodo físico, lo que reduce la latencia y evita pérdidas de rendimiento. - ¿Cómo se habilita NUMA en un sistema?
La compatibilidad con NUMA suele estar habilitada de forma predeterminada en las plataformas de servidor modernas. En algunos casos, puede que sea necesario activarla en la configuración del BIOS o UEFI del sistema. Una vez habilitada, el sistema expone la topología NUMA al sistema operativo para optimizar la programación y la asignación de memoria. - ¿Qué ocurre si el software no es compatible con NUMA?
Si el software no es compatible con NUMA, puede acceder a la memoria de forma ineficiente entre los nodos, lo que provoca una mayor latencia y un menor rendimiento. Esto puede convertirse en un cuello de botella en sistemas multisocket con grandes pools de memoria, especialmente bajo cargas de trabajo elevadas.