Основы компьютера: разница между UMA и NUMA
Основы компьютера: разница между UMA и NUMA

База

UMA (унифицированный доступ к памяти) и NUMA (неравномерный доступ к памяти) — это две разные конструкции архитектуры памяти, в основном используемые в многопроцессорных системах. Их основное различие заключается в эффективности и методе доступа к памяти:

UMA(Uniform Memory Access)
  • Описание архитектуры:UMAАрхитектураэто симметричный мультипроцессор(SMP)дизайн,Все процессоры получают доступ к общему физическому пулу «Память» через общий контроллер «Память». Это означает, что задержка доступа Память, наблюдаемая всеми процессорами, одинакова (т.е. «единый» доступ).,Потому что Память изометрична для всех процессоров.
  • режим доступа:существоватьUMAсистемасередина,Процессор не связан напрямую с конкретным сегментом Память,Вместо этого доступ к Память осуществляется через общую шину. Такая конструкция может привести к возникновению узких мест в доступе к Память в условиях высокой нагрузки.
  • Применимые сценарии:UMAбольше подходит для Память Доступ нечувствителен к задержке,и частая межпроцессорная связь. Сценарии приложения, такие как сервер базы данных, файловый сервер или система разделения времени.
NUMA(Non-Uniform Memory Access)
  • Описание архитектуры:NUMAАрхитектура Этосуществоватьна процессор(или кластер процессоров)Рядом есть местные жители Память,Таким образом, каждый процессор может напрямую и быстро получить доступ к своей локальной Памяти.,Доступ к Память (удалённому Память) других процессоров требует более медленного соединения (например, QPI, UPI и т. д.).
  • режим доступа:существоватьNUMAАрхитектурасередина,Скорость доступа к Память зависит от того, находятся ли данные в локальной Память процессора. Быстрый локальный доступ,Нелокальный доступ медленнее,Следовательно, это называется «неравномерным» доступом.
  • Меры по оптимизации:с целью повышения эффективности,Операционная система и оборудование попытаются организовать запуск процесса на процессоре, на котором он расположен.,Уменьшите межузловой доступ к Память.
  • Применимые сценарии:NUMAБольше подходит для крупномасштабных мультипроцессоров.система,Например, большие серверы баз данных, высокопроизводительные вычислительные кластеры и т. д.,Эти системы обычно требуют много памяти и процессора.,И у него высокие требования к пропускной способности и масштабируемости Память.

В целом, UMA делает упор на согласованность доступа к памяти за счет некоторой масштабируемости и производительности, тогда как NUMA жертвует согласованностью доступа к памяти в обмен на лучшую масштабируемость и высокую производительность локального доступа. Выбор архитектуры зависит от конкретных требований приложения и размера системы.

Сценарии применения

Не все современные процессоры основаны на архитектуре NUMA (Non-Uniform Memory Access). Архитектура NUMA в основном используется в многопроцессорных или многоядерных процессорных системах, особенно в системах с несколькими процессорными разъемами или высокоинтегрированными многоядерными конструкциями SoC (система на кристалле). Эти конструкции обычно используются в серверах, высокопроизводительных вычислительных платформах и т. д. некоторые в высокопроизводительных настольных системах.

Для большинства ПК и мобильных устройств потребительского уровня, таких как ноутбуки, планшеты и смартфоны, обычно используется архитектура UMA (Uniform Memory Access) или улучшенный вариант UMA, поскольку эти устройства обычно имеют только одно или несколько физических процессорных ядер и менее чувствителен к задержке доступа к памяти. В этой архитектуре все ядра процессора совместно используют общий пул памяти, и задержка доступа к памяти относительно постоянна.

Однако по мере развития технологий даже процессоры, ориентированные на потребителя, начинают включать в себя все больше элементов концепции NUMA, особенно когда речь идет о конструкциях многочиповых модулей (MCM), где каждый чип имеет свой собственный независимый контроллер памяти. Например, некоторые высокопроизводительные настольные процессоры и APU (ускоренный процессор) могут использовать NUMA-подобную конструкцию для улучшения масштабируемости и производительности.

поэтому,Будет ли использоваться NUMA, зависит от конкретного назначения процессора. В сценариях, требующих массивной параллельной обработки и высокой пропускной способности.,NUMA Архитектура более распространена и применяется в продуктах потребительского уровня, к которым предъявляются более высокие требования к стоимости, энергопотреблению и простоте;,Скорее всего использовать UMA Архитектура или ее варианты.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose