NUMA (Non-uniform Memory Access) est une conception de mémoire informatique optimisée pour les systèmes multiprocesseurs. Il améliore à la fois les performances et évolutivité en gérant efficacement la façon dont la mémoire est accédée par divers processeurs.
Qu'est-ce que NUMA (accès mémoire non uniforme) ?
NUMA signifie Non-uniform Memory Access, une architecture système conçue pour optimiser l'efficacité des systèmes informatiques multiprocesseurs. Contrairement aux systèmes à processeur unique ou à accès uniforme à la mémoire (UMA), où chaque processeur partage un accès égal à un seul pool de mémoire, NUMA configure un système informatique avec plusieurs nœuds de mémoire connectés à un ou plusieurs processeurs.
Cette configuration permet de réduire la latence d'accès à la mémoire en garantissant que les processeurs accèdent principalement à la mémoire située physiquement plus près d'eux, évitant ainsi le goulot d'étranglement rencontré dans les systèmes UMA lors de leur évolution.
Architecture NUMA
L'architecture de NUMA ajoute plus de processeurs ou de mémoire à un système, améliorant ainsi la façon dont ces ressources sont organisées et gérées pour s'attaquer plus efficacement aux tâches informatiques avancées. La configuration des nœuds, l'allocation stratégique de la mémoire, les systèmes de communication inter-nœuds robustes et les contrôleurs de mémoire sophistiqués convergent tous pour former une architecture adaptée aux exigences des technologies modernes. informatique haute performance.
Voici une description détaillée de l'architecture NUMA :
Configuration du nœud
Dans un système NUMA, l'ensemble de l'architecture est divisé en plusieurs nœuds. Chaque nœud comprend un ou plusieurs CPU (ou cœurs) et leur mémoire directement associée. Cette disposition permet à chaque nœud de fonctionner presque comme une unité autonome, tout en restant partie intégrante du cadre système plus large.
Cette division améliore les performances en localisant l'accès aux données et simplifie la mise à l'échelle, car chaque nœud peut être ajouté ou configuré indépendamment en fonction des exigences du système. Les nœuds agissent comme des unités fondamentales de calcul et de mémoire au sein de l'architecture NUMA, chacun servant un sous-ensemble spécifique de tâches de traitement et de mémoire, réduisant ainsi la latence et améliorant l'efficacité du traitement des données.
Allocation de mémoire
Dans les systèmes NUMA, la mémoire n'est pas une ressource partagée et uniforme mais est segmentée et allouée à des nœuds spécifiques. La mémoire de chaque nœud sert de stockage principal pour les processeurs de ce nœud. En localisant les ressources de mémoire, le système réduit la surcharge opérationnelle associée à un système de mémoire monolithique unique, étendu.
Cette configuration minimise les conflits généralement observés dans les architectures non-NUMA où plusieurs processeurs se disputent les mêmes ressources mémoire. Le modèle de mémoire localisé améliore considérablement la vitesse et l'efficacité avec lesquelles les processeurs accèdent aux données et les manipulent, conduisant directement à des améliorations de performances dans multithreading et des tâches de traitement parallèles.
Communication inter-nœuds
Les systèmes NUMA utilisent des interconnexions à haut débit pour faciliter la communication entre les nœuds. En fonction de la taille, de l'échelle et des exigences de performances du système, ces interconnexions peuvent être réalisées par divers moyens, tels que des systèmes de bus dédiés, des commutateurs crossbar avancés ou des réseaux maillés évolutifs.
Le choix de l'interconnexion affecte la capacité du système à gérer le trafic de données entre les nœuds et a donc un impact direct sur les performances globales du système. Une communication efficace entre les nœuds est cruciale pour maintenir des performances élevées dans l’ensemble du système, en particulier dans des conditions de charge où plusieurs nœuds doivent interagir fréquemment. Ces interconnexions minimisent le délai même lorsque les données doivent être accessibles à partir de la mémoire distante et que le débit des données est maximisé.
Contrôleurs de mémoire
Chaque nœud d'une architecture NUMA est équipé de son contrôleur de mémoire, qui gère toutes les opérations de lecture et d'écriture dans la mémoire du nœud. Ces contrôleurs sont essentiels pour maintenir des temps d'accès rapides à la mémoire locale et gérer efficacement la tâche plus complexe d'accès à la mémoire entre les nœuds.
Les contrôleurs de mémoire gèrent également les protocoles de routage et de cohérence des données nécessaires, qui garantissent que les données restent cohérentes et intactes dans l'ensemble du système. Ce processus implique une logique complexe pour suivre où les différents segments de données sont stockés et comment ils sont accessibles, garantissant ainsi que les processeurs ont toujours accès aux données les plus récentes et les plus cohérentes. Cet aspect de la conception NUMA est vital pour applications qui nécessitent des niveaux élevés de intégrité des données et la cohérence, comme base de données systèmes et simulations scientifiques à grande échelle.
Comment fonctionne la NUMA ?
Un système NUMA optimise les modèles d'accès à la mémoire sur différents nœuds et processeurs. Voici une explication détaillée de la façon dont cela fonctionne :
Accès mémoire optimisé
Dans les systèmes NUMA, l'approche de l'accès à la mémoire est hiérarchique et hiérarchisée, conçue pour utiliser en premier la mémoire accessible la plus proche et donc la plus rapide. Les processeurs tentent d'accéder à la mémoire locale au sein du même nœud avant d'atteindre la mémoire distante située dans d'autres nœuds. Cette priorisation réduit considérablement la latence qui peut s'accumuler dans les systèmes informatiques à grande échelle où les distances entre les unités de traitement et de mémoire peuvent être considérables.
L’avantage d’une telle structure est particulièrement évident dans les applications gourmandes en données où un accès fréquent à la mémoire est nécessaire. En minimisant la distance que les données doivent parcourir, la vitesse et la réactivité globales du système sont améliorées. De plus, cette conception permet d'éviter que le processeur ne cale en attendant des données, améliorant ainsi l'efficacité des opérations de calcul dans l'ensemble du système.
Gestion du trafic de données
Les architectures NUMA intègrent des protocoles de communication inter-nœuds sophistiqués pour gérer efficacement le flux de données entre les nœuds. Ces protocoles sont conçus pour donner la priorité à l’accès à la mémoire locale et utiliser l’accès à la mémoire distante avec parcimonie. La raison d’être de cette approche est d’éviter la saturation des interconnexions, c’est-à-dire les chemins qui relient les différents nœuds du système. La saturation peut entraîner des goulots d'étranglement, dégradant considérablement les performances du système.
Pour contrecarrer cela, les systèmes NUMA avancés sont équipés d'un routage dynamique algorithmes capable d'ajuster les chemins de données dans temps réel. Ces algorithmes évaluent les conditions de trafic actuelles et la disponibilité des nœuds, redirigeant les données pour équilibrer les charges et optimiser le trafic sur le réseau. Cet ajustement dynamique permet de maintenir des niveaux élevés de performances du système même dans des conditions de charge variables, garantissant que les données sont toujours acheminées via le chemin le plus efficace disponible.
Support du système d'exploitation
Le sous-jacent le système d'exploitation doit être conçu ou adapté pour être compatible NUMA afin qu'un système NUMA atteigne des performances optimales. Cette prise de conscience signifie que le système d'exploitation comprend et prend en compte la disposition physique des processeurs et des nœuds de mémoire lors de l'allocation des processus et de la gestion de la mémoire. Une telle prise de conscience est cruciale car elle permet au système d'exploitation de placer les processus sur les nœuds de manière à maximiser l'utilisation de la mémoire locale et à minimiser la fréquence et le volume des accès à la mémoire distante.
Les systèmes d'exploitation compatibles NUMA utilisent des algorithmes de planification sophistiqués qui répartissent intelligemment les processus entre les nœuds disponibles, en tenant compte de la répartition actuelle de la charge de travail et des modèles d'utilisation de la mémoire. De plus, les stratégies de gestion de la mémoire dans ces systèmes d'exploitation sont conçues pour exploiter la localité de référence fournie par les architectures NUMA, améliorant ainsi les performances et l'efficacité du système.
Qu'est-ce que l'affinité NUMA ?
L'affinité NUMA est une technique d'optimisation du système cruciale dans les architectures NUMA qui lie stratégiquement des processus ou des threads spécifiques à des nœuds NUMA désignés. Cette technique maximise l'efficacité de l'utilisation de la mémoire et de l'allocation du processeur.
Voici une explication détaillée du fonctionnement de l'affinité NUMA :
Paramètre d'affinité
Administrateurs système implémentez des politiques d’affinité via des outils de configuration système ou directement dans le code de l’application. Ces politiques lient des processus ou des threads à des nœuds spécifiques au sein de l'architecture NUMA. En définissant ces politiques d'affinité, les administrateurs garantissent que chaque processus s'exécute sur un processeur désigné et accède autant que possible à la mémoire locale de ce processeur. Cette localisation réduit la nécessité pour les processus d'accéder à la mémoire distante, ce qui constitue une opération plus lente en raison de la distance supplémentaire que les données doivent parcourir et de la congestion potentielle sur les chemins de données.
La gestion efficace de ces paramètres permet de réduire considérablement les retards opérationnels causés par les longs temps d'accès à la mémoire. De plus, les paramètres d'affinité peuvent être ajustés de manière dynamique pour répondre aux exigences changeantes de la charge de travail, permettant flexutilisation flexible et efficace des ressources dans l’ensemble du système.
Optimisation des performances
L'objectif principal de NUMA Affinity est d'optimiser les performances d'un système en gérant deux aspects critiques : l'endroit où les processus sont exécutés et la manière dont la mémoire est allouée.
- Taux de réussite du cache élevés. En garantissant qu'un processus s'exécute à proximité de ses données en mémoire, l'affinité NUMA augmente la probabilité que les données nécessaires à un processus se trouvent déjà dans la mémoire. cachette associé au processeur. Ce taux élevé de réussite du cache minimise le besoin de récupérer les données de la mémoire principale, accélérant ainsi considérablement l'exécution des processus.
- Latences d’accès mémoire réduites. L'affinité NUMA réduit les latences d'accès à la mémoire en minimisant la distance parcourue par les données entre la mémoire et les processeurs. Lorsque les processus accèdent à la mémoire locale, le temps de trajet des données est considérablement plus court que si les mêmes processus accédaient à la mémoire distante entre les nœuds.
- Utilisation des ressources. L'utilisation optimale des ressources de calcul et de mémoire dans un environnement NUMA signifie que le système peut gérer davantage de tâches simultanément et maintenir la stabilité sous une charge élevée.
- Évolutivité. Grâce à des politiques d'affinité NUMA efficaces, les systèmes peuvent atteindre une meilleure évolutivité. À mesure que davantage de nœuds et de processeurs sont ajoutés, le maintien d'une affinité appropriée garantit que les ressources ajoutées contribuent positivement aux performances du système plutôt que d'exacerber les goulots d'étranglement dus à une utilisation inefficace des ressources.
NUMA contre UMA
La distinction entre les architectures NUMA et UMA met en évidence d'importants changements de philosophie de conception et de capacités. Voici un aperçu des principales différences :
- Paradigme d'accès à la mémoire. Les architectures UMA permettent à tous les processeurs de partager un accès égal à la mémoire, ce qui simplifie la gestion. Cependant, cela peut entraîner des goulots d'étranglement à mesure que le nombre de processeurs augmente, car tous les processeurs se disputent la même bande passante mémoire. À l’inverse, les architectures NUMA attribuent de la mémoire localement aux processeurs au sein de nœuds discrets, réduisant ainsi la latence et les conflits en exploitant la localité de mémoire. Cette configuration améliore les performances à mesure que la taille du système augmente, ce qui est particulièrement avantageux dans les opérations à grande échelle.
- Évolutivité et efficacité. Les architectures UMA ont du mal à évoluer efficacement avec un nombre croissant de processeurs, devenant inefficaces sous de lourdes charges ou dans des systèmes de grande taille. D’un autre côté, les architectures NUMA évoluent plus efficacement. À mesure que des processeurs et de la mémoire supplémentaires sont intégrés, ils sont configurés dans des nœuds qui maintiennent l'accès à la mémoire locale. Cette structure minimise les retards d’accès à la mémoire et améliore le débit global.
- Complexité et coût. Les architectures UMA sont plus simples et moins coûteuses à concevoir et à maintenir, ce qui les rend adaptées aux petits systèmes où les frais généraux liés à la gestion d'un système de mémoire sophistiqué ne sont pas justifiés. Les systèmes NUMA, cependant, sont plus complexes et plus coûteux en raison de la nécessité de logiciels et de matériels de gestion sophistiqués pour gérer la distribution de la mémoire et des processeurs par nœuds. Malgré les coûts initiaux plus élevés, cette complexité est souvent justifiée dans des environnements exigeant des performances et une évolutivité élevées, tels que data centers et les paramètres de calcul scientifique.
