आप NUMA नोड्स की संख्या के बारे में क्यों सोच रहे हैं? महत्वपूर्ण हिस्सा एनयूएमए टोपोलॉजी है, जो कहता है कि कैसे "नोड" जुड़े हुए हैं।
मैंने 8-सॉकेट (10-कोर सीपीयू) प्रणाली सहित कुछ प्रणालियों की जाँच की है जिसमें 4 इंटरकनेक्टेड 2-सॉकेट ब्लेड (हिटाची कंप्यूट नोड 2000) शामिल हैं। इसके अलावा यहाँ NUMA नोड्स की संख्या CPU सॉकेट (8) की संख्या के बराबर है। यह सीपीयू वास्तुकला पर निर्भर करता है, मुख्य रूप से इसकी मेमोरी बस डिजाइन।
संपूर्ण NUMA (गैर-समान मेमोरी एक्सेस) परिभाषित करता है कि प्रत्येक तार्किक CPU मेमोरी के प्रत्येक भाग तक कैसे पहुंच सकता है। जब आपके पास 2 सॉकेट सिस्टम होता है, तो प्रत्येक सीपीयू (सॉकेट) की अपनी मेमोरी होती है, जिसे वह सीधे एक्सेस कर सकता है। लेकिन यह दूसरे सॉकेट में मेमोरी को एक्सेस करने में भी सक्षम होना चाहिए - और यह निश्चित रूप से स्थानीय मेमोरी तक पहुंचने की तुलना में अधिक सीपीयू चक्र लेता है। NUMA नोड निर्दिष्ट करता है कि सिस्टम मेमोरी का कौन सा भाग किस CPU के लिए स्थानीय है। आपके पास टोपोलॉजी की अधिक परतें हो सकती हैं, उदाहरण के लिए एचपी सुपरडोम सिस्टम (जो इंटेल इटेनियम 2 सीपीयू का उपयोग करता है) के मामले में, आपके पास स्थानीय सीपीयू सॉकेट मेमोरी है, फिर एक ही सेल के अंदर अलग-अलग सॉकेट पर मेमोरी और फिर अन्य कोशिकाओं में मेमोरी (जिसमें है) उच्चतम विलंबता)।
आप अपने सिस्टम में NUMA को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं जैसे कि आपके वर्कलोड के लिए सर्वोत्तम संभव प्रदर्शन देने के लिए। उदाहरण के लिए, आप सभी CPU को सभी मेमोरी एक्सेस करने की अनुमति दे सकते हैं, या केवल स्थानीय मेमोरी एक्सेस कर सकते हैं, जो तब परिवर्तन करता है कि कैसे लाइनक्स शेड्यूलर उपलब्ध तार्किक सीपीयू के बीच प्रक्रियाओं को वितरित करेगा। यदि आपके पास बहुत सारी मेमोरी की आवश्यकता नहीं है, तो केवल स्थानीय मेमोरी का उपयोग करने से लाभ हो सकता है, लेकिन यदि आपके पास बड़ी प्रक्रियाएँ हैं (ओरेकल डेटाबेस इसकी साझा मेमोरी के साथ), सभी cpus के बीच सभी मेमोरी का उपयोग करना बेहतर हो सकता है।
आप इस तरह के रूप में आदेशों का उपयोग कर सकते हैं numastatया numactl --hardwareअपने सिस्टम पर NUMA स्थिति की जांच करने। यहाँ उस 8-सॉकेट मशीन से जानकारी दी गई है:
hana2:~ # lscpu
Architecture: x86_64
CPU(s): 160
Thread(s) per core: 2
Core(s) per socket: 10
CPU socket(s): 8
NUMA node(s): 8
NUMA node0 CPU(s): 0-19
NUMA node1 CPU(s): 20-39
NUMA node2 CPU(s): 40-59
NUMA node3 CPU(s): 60-79
NUMA node4 CPU(s): 80-99
NUMA node5 CPU(s): 100-119
NUMA node6 CPU(s): 120-139
NUMA node7 CPU(s): 140-159
hana2:~ # numactl --hardware
available: 8 nodes (0-7)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
node 0 size: 130961 MB
node 0 free: 66647 MB
node 1 cpus: 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
node 1 size: 131072 MB
node 1 free: 38705 MB
node 2 cpus: 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
node 2 size: 131072 MB
node 2 free: 71668 MB
node 3 cpus: 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79
node 3 size: 131072 MB
node 3 free: 47432 MB
node 4 cpus: 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
node 4 size: 131072 MB
node 4 free: 68458 MB
node 5 cpus: 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119
node 5 size: 131072 MB
node 5 free: 62218 MB
node 6 cpus: 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139
node 6 size: 131072 MB
node 6 free: 68071 MB
node 7 cpus: 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159
node 7 size: 131008 MB
node 7 free: 47306 MB
node distances:
node 0 1 2 3 4 5 6 7
0: 10 21 21 21 21 21 21 21
1: 21 10 21 21 21 21 21 21
2: 21 21 10 21 21 21 21 21
3: 21 21 21 10 21 21 21 21
4: 21 21 21 21 10 21 21 21
5: 21 21 21 21 21 10 21 21
6: 21 21 21 21 21 21 10 21
7: 21 21 21 21 21 21 21 10
वहां आप प्रत्येक NUMA नोड (CPU सॉकेट) में मौजूद मेमोरी की मात्रा देख सकते हैं और इसका कितना उपयोग और मुफ्त है।
अंतिम खंड NUMA टोपोलॉजी दिखाता है - यह मेमोरी एक्सेस विलंबता के संदर्भ में व्यक्तिगत नोड्स के बीच "दूरी" दिखाता है (संख्या केवल रिश्तेदार हैं, वे एमएस या कुछ भी समय का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं)। यहाँ आप स्थानीय मेमोरी (0 में नोड एक्सेस करने वाली मेमोरी 0, नोड 1 में 1, ...) की विलंबता देख सकते हैं, जबकि रिमोट लेटेंसी (अन्य नोड पर मेमोरी एक्सेस करने वाली) 21 है। हालाँकि यह सिस्टम 4 व्यक्ति से मिलकर बनता है ब्लेड, विलंबता एक ही ब्लेड या अन्य ब्लेड पर अलग सॉकेट के लिए समान है।
NUMA के बारे में दिलचस्प दस्तावेज़ RedHat पोर्टल पर भी है ।