不均一性とはメモリー アクセス（NUMA）？
不均一メモリー access (NUMA) は、マルチプロセッサ システムで使用されるコンピュータメモリー設計です。メモリー アクセス時間は状況によって異なりますメモリー プロセッサに対する位置。NUMAアーキテクチャでは、各プロセッサは独自のローカル位置を持つ。メモリーまたアクセスすることもできますメモリー 他のプロセッサに接続されている場合、相互接続や他のプロセッサを経由する必要があるため、アクセス速度が低下し、追加の遅延や帯域幅の競合が発生します。
NUMAは、すべてのプロセッサが単一のプロセッサを共有する従来の対称型マルチプロセッシング（SMP）システムの拡張性の制限に対処するために開発されました。メモリー プール。グループ化によってメモリー 各プロセッサに近づくことで、NUMAは改善されます。メモリー アクセス効率と全体的なパフォーマンス、特に多数の中央処理装置（CPU）またはコアを搭載したシステムにおいて。
NUMAに最適化された最新のオペレーティングシステムとアプリケーションは、メモリー 計算を実行するプロセッサの近くにデータを保持することで、レイテンシを最小限に抑え、スループットを向上させる方法。NUMAは、サーバー、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）システム、および大規模な処理を必要とするエンタープライズワークロードで一般的に使用されています。メモリー そしてコンピューティングリソース。
NUMAはどのように機能するのか？
NUMAシステムでは、アーキテクチャは複数のノードに分割されます。各ノードには、1つ以上のプロセッサ（またはCPUソケット）と専用のメモリーこれらのノードは相互接続されており、プロセッサはローカルとリモートの両方にアクセスできます。メモリー。
地域へのアクセスメモリー （メモリー （物理的に同じノードに接続されている）の方が高速でレイテンシも低い。プロセッサがリモートにアクセスするとメモリー （メモリー （別のノードに配置されている）ノード間の相互接続パスによって追加の遅延が発生します。この遅延の違いが、NUMAの「非均一性」を定義するものです。
最新のNUMAシステムは、システムファームウェア、オペレーティングシステム、およびアプリケーションがNUMA対応であることを前提としています。NUMA対応ソフトウェアは、メモリ割り当てを試みます。メモリー そして、タスクとそのメモリー 同じノード上に近接して配置されます。これにより、ノード間の距離が短縮されます。メモリー トラフィックを最適化し、パフォーマンスを向上させます。
NUMAは通常、サーバーやコンピュータなど、2つ以上のCPUソケットを備えたシステムで実装されます。ハイパフォーマンス 各コンピューティングプラットフォーム。各ソケットには独自のメモリー コントローラとローカルダイナミックランダムアクセスメモリー (DRAM)、システム相互接続などIntel® Ultra パス相互接続（UPI）またはAMD Infinity Fabricはソケットを接続し、リモートへのアクセスを可能にしますメモリー 必要に応じて。
NUMAとシステムアーキテクチャ設計
マルチソケットシステムが最新のデータセンターやエンタープライズインフラストラクチャでより一般的になるにつれて、NUMAがシステムアーキテクチャに与える影響を理解することが不可欠になります。ハードウェアベンダーは、プロセッサとCPU間の最適なデータパスを確保するために、NUMAトポロジを念頭に置いてサーバーのマザーボードとCPUインターコネクトを設計します。メモリー 銀行。これはアプリケーションのパフォーマンスに直接的な影響を与え、特に複数のコアとソケットにまたがって水平方向に拡張するワークロードに顕著です。
設計上の考慮事項には、メモリー システムアーキテクトは、アプリケーションがシステムとどのように相互作用するかを考慮する必要があります。メモリー ハードウェアの機能を最大限に活用するために、コンピューティングリソースも適切に管理する必要があります。ハードウェア構成が最適化されていない場合、過剰なリモートアクセスなど、NUMAの動作が最適ではなくなる可能性があります。メモリー アクセス性の向上とレイテンシの増加。
NUMAシステム向けソフトウェア最適化
NUMAがその性能を最大限に発揮するためには、ソフトウェアは基盤となる要素を認識するように設計、あるいは少なくとも構成されなければならない。メモリー トポロジー。オペレーティングシステムなどLinux そしてWindows サーバーには、プロセッサアフィニティなどの機能を有効にするカーネルレベルの NUMA サポートが含まれています。メモリー バインディングとNUMA対応スケジューリング。これらのメカニズムは、スレッドが高速アクセス可能なCPUにスケジュールされることを保証します。メモリー 彼らが最も頻繁に利用する地域。
アプリケーション開発者とシステム管理者は、NUMA固有のAPIとチューニング手法を活用することで、パフォーマンスをさらに向上させることができます。OpenMPやMPIなどの並列プログラミングフレームワークは、スレッドの配置と処理を制御するオプションを提供します。メモリー 局所性。エンタープライズおよびHPCワークロードの場合、このレベルの最適化により大幅に削減できます。メモリー レイテンシの低減とスループットの向上、特に大規模なマルチソケットシステムで実行する場合メモリー 足跡。
NUMAのユースケースとメリット
NUMAは、高い並列性と大規模な処理能力を必要とするワークロードに対してパフォーマンス上の利点を提供します。メモリー フットプリントを削減することで、ノード間の接続を削減します。メモリー NUMAは、アクセス性を向上させ、利用可能な帯域幅をより有効に活用することで、スケーラビリティを高め、マルチソケットアーキテクチャにおけるボトルネックの解消に役立ちます。
ハイパフォーマンス コンピューティング（HPC）
高性能コンピューティングでは、科学シミュレーション、モデリング、大規模データ分析のワークロードは、NUMA によって削減され、メモリー 複数のCPUソケット間におけるアクセス遅延。
仮想化プラットフォーム
ハイパーバイザーと仮想マシンは、NUMA 対応スケジューリングを使用するように最適化され、仮想 CPU とそのメモリー 同じ物理ノード上に留まる。
で-メモリー データベース
NUMAは低遅延の維持に役立ちますメモリー 大量のデータをRAMに直接格納するデータベースシステムにおけるアクセス。
大規模エンタープライズアプリケーション
NUMAは、大規模なデータへのアクセスを必要とする企業資源計画（ ERP ）システムなどのエンタープライズソフトウェアの応答性とスループットを向上させます。メモリー 複数のコアにまたがる空間。
よくある質問
- NUMAクラスタリングとは何ですか？
NUMAクラスタリングとは、プロセッサとプロセッサの組織化を指します。メモリー NUMA対応システム内のノードまたはクラスタに分割します。各クラスタには独自のローカルリソースがあります。メモリー、そしてクラスタ内のプロセッサはそれにアクセスできますメモリー レイテンシが低くなります。この構成は、共有リソースの競合を減らすことで、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。メモリー リソース。 - NUMAトポロジーとは何ですか？
NUMAトポロジーはCPUがどのように動作するかを説明します。メモリー相互接続は、システム内で物理的および論理的に配置されます。どのプロセッサがどのプロセッサに接続されているかを定義します。メモリー 領域、およびノード間のアクセス方法。システムのトポロジーを理解することで最適化に役立ちます。メモリー 割り当てとアプリケーションのパフォーマンス。 - NUMAは仮想化において重要ですか？
はい、NUMAは最適な仮想化を実現することで重要な役割を果たします。メモリー 仮想マシンの CPU 配置。ハイパーバイザが NUMA 対応であれば、仮想 CPU とその関連要素を保持できます。メモリー 同一物理ノード内で処理することで、遅延を低減し、パフォーマンスの低下を回避します。 - システムでNUMAを有効にするにはどうすればよいですか？
NUMA サポートは通常、最新のサーバー プラットフォームではデフォルトで有効になっています。場合によっては、システム BIOS または UEFI 設定で有効にする必要があるかもしれません。有効になると、システムは NUMA トポロジをオペレーティングシステムに公開し、スケジューリングとメモリー 割り当て。 - ソフトウェアがNUMAに対応していない場合はどうなるのでしょうか？
ソフトウェアがNUMAに対応していない場合、アクセスする可能性があります。メモリー ノード間で非効率的に処理されるため、レイテンシが高くなり、パフォーマンスが低下します。これは、大規模なマルチソケットシステムではボトルネックになる可能性があります。メモリー 特に高負荷時におけるプール。