Apa itu Akses Memori Tidak Seragam (NUMA)?

Definition

NUMA adalah arsitektur multiprosesor di mana memori dibagi menjadi penyimpanan yang ketat dan jauh, dan waktu akses memori tergantung pada lokasi memori relatif terhadap prosesor.

Di bawah NUMA, prosesor mengakses memori lokal mereka lebih cepat daripada memori non-lokal. Manfaat NUMA terbatas pada beban kerja tertentu, terutama pada server di mana data biasanya sangat terkait dengan tugas atau pengguna tertentu.

Sistem akses memori yang tidak seragam adalah platform server canggih dengan beberapa bus sistem. Platform ini dapat menggunakan beberapa prosesor pada satu papan, dan semua prosesor memiliki akses ke semua memori pada motherboard.

Arsitektur NUMA secara logis mengikuti penskalaan dari arsitektur SMP (Symmetric Multiprocessing). Dibandingkan dengan SMP, arsitektur NUMA berskala ke jumlah CPU yang lebih tinggi.

Konsep dasar

Modern CPUs run much faster than the main memory they use. In the early stages of computing and data processing, the CPU typically runs slower than its memory. The limiting memory access number is the key to extracting high performance from modern computers.

Namun, peningkatan tajam dalam ukuran sistem operasi dan aplikasi yang berjalan pada sistem operasi sering kali melebihi perbaikan pemrosesan cache ini. Sistem multiprosesor tanpa NUMA memperburuk masalah.

NUMA mencoba mengatasi masalah ini dengan menyediakan memori terpisah untuk setiap prosesor, menghindari dampak kinerja saat beberapa prosesor menyelesaikan memori yang sama.

Selain itu, sistem NUMA menyertakan perangkat keras atau perangkat lunak lain untuk memindahkan data antar bank memori. Ini mengurangi kecepatan prosesor yang terhubung ke bank-bank ini. Oleh karena itu, peningkatan kecepatan keseluruhan karena NUMA sebagian besar bergantung pada sifat tugas yang dijalankan.

NUMA Koheren Cache (ccNUMA)

Hampir semua arsitektur CPU memanfaatkan lokasi referensi dalam akses memori dengan sejumlah kecil memori non-bersama berkecepatan tinggi yang disebut caching.

ccNUMA mengadopsi komunikasi antar-prosesor antara pengontrol cache untuk mempertahankan gambar memori yang konsisten ketika beberapa cache menyimpan lokasi memori yang sama. Akibatnya, ccNUMA berkinerja buruk ketika beberapa prosesor mencoba mengakses area memori yang sama dengan cepat dan terus-menerus.

Supporting NUMA in the operating system tries to reduce the frequency of such access by allocating processors and memory in a NUMA-friendly manner and preventing the scheduling and locking algorithms necessary to make NUMA unfriendly access.

Dukungan Perangkat Lunak

Karena NUMA sangat mempengaruhi kinerja akses memori, beberapa optimasi perangkat lunak diperlukan untuk memungkinkan utas dan proses penjadwalan untuk mengakses data memori mereka.

• Silicon Graphics IRIX mendukung arsitektur ccNUMA lebih dari 1240 CPU dan Origin Server Series.
• Microsoft Windows 7, serta Windows Server 2008 R2, telah meningkatkan dukungan untuk lebih dari 64 inti logis dari arsitektur NUMA.
• Java 7 menambahkan dukungan untuk pengalokasi memori dan pengumpul sampah yang sadar NUMA.
• Kernel Linux versi 3.13 memperkenalkan beberapa kebijakan untuk menempatkan proses di dekat memori dan menangani situasi seperti menggunakan halaman transparan yang besar atau berbagi halaman memori antar proses. Pengaturan sysctl baru memungkinkan penyeimbangan NUMA diaktifkan atau dinonaktifkan dan berbagai parameter penyeimbangan memori NUMA dikonfigurasi.
• OpenSolaris uses groups to model the NUMA architecture.
• FreeBSD menambahkan relevansi NUMA awal dan konfigurasi kebijakan ke versi 11.0

Intinya!

In short, after going through this page, you will have a better understanding of the definition, basic concept, and work manner of Non-Unified Memory Access. You will also know that NUMA affects memory access performance so some software optimizes to support it.