作为一名工程师，一名做技术的工程师，NUMA也是我的近期工作重点之一。在工作时间，在茶余饭后，也看了些NUMA的资料，学习了英特尔下一代Xeon处理器。这里就是我的一点小结，一点心得，和感兴趣的朋友分享分享。 因时间有限，每次就总结一部分，慢慢道来，欲知详情，下回分晓！ 一、概述 从系统架构来说，目前的主流企
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2023-09-15 18:13:01
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1. NUMA的几个概念（Node，socket，core，thread） 对于socket，core和thread会有不少文章介绍，这里简单说一下，具体参见下图： 一句话总结：socket就是主板上的CPU插槽; Core就是socket里独立的一组程序执行的硬件单元，比如寄存器，计算单元等; Thread：就是超线程hyperthre
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2023-06-09 01:11:29
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什么是numa随着计算机硬件技术的发展，CPU的架构发展从之前的单核发展到多核，而且核数越来越多，而CPU和内存之间的交互从之前的通过主板的北桥实现通讯，发展到现在的numa架构Numa架构中CPU之间的通讯是通过QPI（quick path interconnected） 而MCH（memory control hub）集成到了CPU模块中，这样单个CPU访问自己的内存速度最快，而跨CPU访问就
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2024-05-29 10:24:55
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NUMA指的是非一致性访问模型，现在越来越多的大型计算机系统中采用了NUMA架构的设计，主要是它的扩展性好，也可以降低成本，同一个机位可以存放一个更多核心和更多内存的机器，自然可以降低IDC的建设成本。 对于一个NUMA系统来说，CPU是属于不同的节点node的，内存也是属于不同的node，那么在访问内存时如果是相同node下的CPU和内存之间的访问，那么速度很快，而如果是跨越了node去访问内存
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2023-11-24 10:10:12
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文章目录numa架构是啥numa的由来numa带来的问题redis 在NUMA架构上出现问题的过程解决方案为什么Interleave的策略就解决了问题？ 注：本篇文章分析有误，只能做参考，后面记录的解决方案也只是某一阶段用过的，其实真正解决的方案是绑定cpu。numa架构是啥NUMA(Non-Uniform Memory Access)服务器的基本特征是具有多个CPU模块，每个CPU模块由多个C
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2023-11-17 19:09:58
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作者：ibless
其实 很早之前对这一块有了解 比较多的的是
CCNUMA 高速缓存一致性的 非一致性内存访问
需要在CPU之间架设高速缓存通路 这样才能提高相应的性能
AMD 最新的处理器架构 采取的CX 其实同一个物理插座上面的核 访问内存的延迟也不一样. 会出现掉速的现象. 通常，在业界存在两种主要类型的并行体系结构：共享内存体系结构（Shared Memory
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2024-01-07 21:07:00
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一、概述从系统架构来说，目前的主流企业服务器基本可以分为三类：SMP (Symmetric Multi Processing，对称多处理架构)，NUMA (Non-Uniform Memory Access，非一致存储访问架构)，和MPP (Massive Parallel Processing，海量并行处理架构)。三种架构各有特点，本文将重点聊聊NUMA。 &n
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2023-07-19 15:39:23
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给出了下述内存划分的图示（该情形多少简化了一些，在我们详细讲解数据结构时，读者可以看到这一点）。首先，内存划分为结点。每个结点关联到系统中的一个处理器，在内核中表示为pg_data_t的实例（稍后定义该数据结构）。各个结点又划分为内存域，是内存的进一步细分。还有一个高端内存区域无法直接映射。一个结点最多由3个内存域组成。内核引入了下列常量来区分它们。NUMA系统中的内存划分内核引入了下列常量来枚举
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2024-02-28 08:51:45
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NUMA是什么【非统一内存访问（NUMA）是一种用于多处理器的电脑记忆体设计，内存访问时间取决于处理器的内存位置。 在NUMA下，处理器访问它自己的本地存储器的速度比非本地存储器（存储器的地方到另一个处理器之间共享的处理器或存储器）快一些。】下图就描述了一个比较形象的NUMA架构：我们有两个NUMA结点。每个NUMA结点有一些CPU, 一个内部总线，和自己的内存，甚至可以有自己的IO。每个CPU有
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2023-09-04 16:07:42
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为什么会有NUMA？在NUMA架构出现前，CPU欢快的朝着频率越来越高的方向发展。受到物理极限的挑战，又转为核数越来越多的方向发展。如果每个core的工作性质都是share-nothing（类似于map-reduce的node节点的作业属性），那么也许就不会有NUMA。由于所有CPU Core都是通过共享一个北桥来读取内存，随着核数如何的发展，北桥在响应时间上的性能瓶颈越来越明显。于是，聪明的硬件
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2023-12-14 12:35:39
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最近在学习.NET的并行计算技术，学到一个服务器NUMA架构，NUMA架构在中大型系统上一直
原创
2022-09-05 10:10:15
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1.简述早期的计算机，内存控制器还没有整合进 CPU，所有的内存访问都需要经过北桥芯片来完成。如下图所示，CPU 通过前端总线（FSB，Front Side Bus）连接到北桥芯片，然后北桥芯片连接到内存——内存控制器集成在北桥芯片里面。 这样的架构称为UMA(Uniform Memory Access)，直译为“统一内存访问”，这样的架构对软件层面来说非常容易，总线模型保证所有的内存访问是一致的
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2023-11-18 17:37:39
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# 实现 NUMA 架构
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现 NUMA 架构。NUMA（Non-Uniform Memory Access）是一种计算机架构设计，用于改进多处理器系统中的内存访问性能。在本文中，我将向你介绍 NUMA 架构的基本概念，并提供实施步骤和相应的代码示例。
## 1. 了解 NUMA 架构的基本概念
在开始实现 NUMA 架构之前，我们首先需要了解其基本概
原创
2023-09-10 10:34:07
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三种系统架构 & 两种存储器共享方式从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类：对称多处理器结构(SMP：Symmetric Multi-Processor)非一致存储访问结构(NUMA：Non-Uniform Memory Access)海量并行处理结构(MPP：Massive Parallel Processing)。共享存储型多处理机有两种技术均匀存储器存取（Uniform-M
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2023-10-28 17:10:38
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并发编程中的NUMA架构为更高的扩展性和NUMA做准备近年来，多处理器支持的最广泛的模型对称多处理器（SMP）让位于非均匀存储器存取（NUMA）架构。对称多处理器模型的一个最大的问题就是处理器总线会限制未来的可伸缩性，因为每一个处理器拥有同样的机会访问内存和输入输出系统。使用非均匀内存访问架构，每个处理器可以更快的访问离自己近的内存。当处理器的数目超过四个的时候，非均匀内存访问架构可以提供更好的伸
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2024-04-19 14:10:16
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NUMA简介在传统的对称多处理器(SMP, Symmetric Multiprocessing)系统中，整个计算机中的所有cpu共享一个单独的内存控制器。当所有的cpu同时访问内存时，这个内存控制器常常成为性能瓶颈。同时，这种架构也不能适应使用大量的cpu的场景。于是，为了解决这些问题，越来越多的现代计算机系统采用了CC/NUMA(缓存一致性/非对称访存)架构。例如AMD* Opter
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2023-07-30 21:10:59
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numa把一台计算机分成多个节点(node),每个节点内部拥有多个CPU，节点内部使用共有的内存控制器，节点之间是通过互联模块进行连接和信息交互。因此节点的所有内存对于本节点所有的CPU都是等同的，对于其他节点中的所有CPU都不同。因此每个CPU可以访问整个系统内存，但是访问本地节点的内存速度最快(不经过互联模块),访问非本地节点的内存速度较慢(需要经过互联模块)，即CPU访问内存的
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2023-12-08 15:41:50
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1、CPU架构之NUMA和SMPSMP（Share Memory Mulpti Processor）：称为共享内存访问CPU，也称对称型CPU架构。NUMA（Non Uniform Access）：非一致性内存访问它们最重要的区别在于内存是否绑定在各个物理CPU上，以及CPU如何访问内存。SMP架构的CPU内部没有绑定内存，所有的CPU争用一个总线来访问所有共享的内存，优点是资源共享，而缺点是总线
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2023-07-07 23:10:49
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文章目录标准版本Nano版本（极简版）RT-Thread Smart版本 标准版本架构：Nano版本（极简版）RT-Thread Nano 是一个极简版的硬实时内核，它是由 C 语言开发，采用面向对象的编程思维，具有良好的代码风格，是一款可裁剪的、抢占式实时多任务的 RTOS。其内存资源占用极小，功能包括任务处理、软件定时器、信号量、邮箱和实时调度等相对完整的实时操作系统特性。适用于家电、消费电
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2023-08-18 15:43:30
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第一个图很好的展示了几个基础概念的关系，借用一下，记录一下。 1. NUMA的几个概念（Node，socket，core，thread） 对于socket，core和thread会有不少文章介绍，这里简单说一下，具体参见下图： 一句话总结：socket就是主板上的CPU插槽; Core就是socket里独立的一组程序
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2023-08-10 12:52:25
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