Intel关NUMA的内存编址

news2025/7/16 15:19:24

最近在做某国产化平台相关的适配, 不管NUMA的性能和实现方式都和Intel有较大不同, 作为比较对象, 理解Intel的NUMA实现是很有必要的. 虽然从软件角度, 打开NUMA会带来额外的复杂度, 但是从硬件角度, 关闭NUMA其实更复杂, 本文尝试分析关闭NUMA时Intel平台的内存编址.

Memory Interleaving

Interleaving是一种基本的编址方式, 可以将连续的物理内存地址映射到不同的内存模块, 比如[0, 256)映射到模块0, [256, 512)映射到模块1, 物理内存分配一般以4KB或者更大粒度的页为分配单位, 这样即使是单线程的程序也能充分发挥底层内存模块的并发性. Interleaving按照内存的层次一般分为Socket, Channel和Rank等, DIY过电脑的同学可能还记得双通道, 也就是Channel Interleaving, 本文主要关心Socket Interleaving, 也就是关闭NUMA时的内存编址. Interleaving的基本思想见下图:

Intel Socket Interleaving

这里以Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2682 v4为例, 基于Broadwell EP架构, 其他Intel的CPU应该大致相同. 测试机器插了2个CPU, 内存Interleaving的信息可以从对应的PCI配置空间拿到, 具体到Broadwell EP, 其PCI设备地址是固定的.

#xxd /sys/bus/pci/devices/0000:ff:0f.4/config
0000000: 8680 fc6f 0000 0000 0100 8008 0000 8000  ...o............
0000010: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000  ................
0000020: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 8680 e06f  ...............o
0000030: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000  ................
0000040: 1111 1111 1111 1100 0000 0000 0000 0000  ................
0000050: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000  ................
0000060: c107 0804 0044 1155 c007 0804 0000 0000  .....D.U........
0000070: c007 0804 0000 0000 c007 0804 0000 0000  ................
0000080: c007 0804 0000 0000 c007 0804 0000 0000  ................
0000090: c007 0804 0000 0000 c007 0804 0000 0000  ................
00000a0: c007 0804 0000 0000 c007 0804 0000 0000  ................
00000b0: c007 0804 0000 0000 c007 0804 0000 0000  ................
00000c0: c007 0804 0000 0000 c007 0804 0000 0000  ................
00000d0: c007 0804 0000 0000 c007 0804 0000 0000  ................
00000e0: c007 0804 0000 0000 c007 0804 0000 0000  ................
00000f0: c007 0804 0000 0000 c007 0804 0000 0000  ................

Interleaving的信息从地址0x60开始, 具体格式如下, 因为当前机器内存插法是balanced, 只有一个有效region.

继续看其中SAD region的编码:

这里只有一个有效SAD Region, 它的值为c107 0804, 我们来计算一下上面的这些值:

limit. ((0x040807c1L >> 6) & 0xfffff) << 26 = 551836188672L. 该机器上有512GB内存, 被这一个region完全覆盖
flip96 = 1
disableXOR = 0

再来看一下target list的编码, target list用于找到内存地址对应的numa node.

这样我们知道0044 1155对应到的8个target分别是{0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1}. 从这个角度看, 这款CPU至多能支持到8个NUMA node.

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最后看下该机器使用哪些地址位来决定:

这样我们知道当前配置使用地址位a18, a17, a16以及a8, a7, a9来决定物理地址到NUMA node的映射关系.

测试

为了验证上面的理论, 我们设计一个测试程序:

通过Intel提供的pcm-memory.x来观察每个socket的访存带宽, 从而反映出访问了哪个socket上的内存
使用相对较大的一片内存, 这样可以避免cache带来的影响
8个target分别是{0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1}, 所以可以知道i2决定了映射到哪个socket, 只要固定a18, 那么就是a8决定了映射到哪个socket
因为决定映射关系的最高位是a18, 使用hugepage (2MB)来简化逻辑

int main()
{
  const size_t sz = 4ULL * 1024 * 1024 * 1024;
  void *buf = mmap(NULL, sz, PROT_WRITE, MAP_SHARED | MAP_ANONYMOUS | MAP_HUGETLB, -1, 0);
  size_t i = 0, j = 0;
  size_t setsz = 1<<8;  // a8 decides socket index

  while (1) {
    for (i = 0; i < sz; i += 1<<19) {
      for (j = 0; j < 1<<16; j += 1<<9) {
        memset(buf + i + j, 0, setsz);
      }
    }
  }

  munmap(buf, sz);
  return 0;
}

上面程序执行时, 用pcm-memory.x观察可以验证上面的分析

除了少许背景流量, 所有的内存写操作都发生在socket 0上
减小setsz, 比如128, 可以预期所有内存写操作依然发生在socket 0上
加大setsz, 比如512, 可以预期2个socket上都有写流量

另外也可以看到, 即使在socket 1上没有写流量, 还是有和socket 0上接近的读流量, 而且这些读流量是该测试引起的, 也就是发生了预读, 只不过这些预读都是无效的.

|---------------------------------------||---------------------------------------|
|--             Socket  0             --||--             Socket  1             --|
|---------------------------------------||---------------------------------------|
|--     Memory Channel Monitoring     --||--     Memory Channel Monitoring     --|
|---------------------------------------||---------------------------------------|
|-- Mem Ch  0: Reads (MB/s):   652.12 --||-- Mem Ch  0: Reads (MB/s):   642.34 --|
|--            Writes(MB/s):   629.02 --||--            Writes(MB/s):    68.15 --|
|-- Mem Ch  1: Reads (MB/s):   636.40 --||-- Mem Ch  1: Reads (MB/s):   628.23 --|
|--            Writes(MB/s):   613.17 --||--            Writes(MB/s):    54.10 --|
|-- Mem Ch  2: Reads (MB/s):   651.87 --||-- Mem Ch  2: Reads (MB/s):   644.78 --|
|--            Writes(MB/s):   628.28 --||--            Writes(MB/s):    67.77 --|
|-- Mem Ch  3: Reads (MB/s):   638.41 --||-- Mem Ch  3: Reads (MB/s):   628.78 --|
|--            Writes(MB/s):   615.29 --||--            Writes(MB/s):    51.96 --|
|-- NODE 0 Mem Read (MB/s) :  2578.80 --||-- NODE 1 Mem Read (MB/s) :  2544.13 --|
|-- NODE 0 Mem Write(MB/s) :  2485.77 --||-- NODE 1 Mem Write(MB/s) :   241.98 --|
|-- NODE 0 P. Write (T/s):     502663 --||-- NODE 1 P. Write (T/s):     532451 --|
|-- NODE 0 Memory (MB/s):     5064.57 --||-- NODE 1 Memory (MB/s):     2786.11 --|
|---------------------------------------||---------------------------------------|
|---------------------------------------||---------------------------------------|
|--                 System Read Throughput(MB/s):       5122.93                --|
|--                System Write Throughput(MB/s):       2727.74                --|
|--               System Memory Throughput(MB/s):       7850.68                --|
|---------------------------------------||---------------------------------------|

总结

综上我们验证了在Intel的机器上, 连续的物理地址以较小粒度分布在不同的socket上, 测试机上是256B, 最小可以配置到64B的粒度. 应用程序向OS申请内存的最小单元是4KB的page, 该page必然会分布到多个socket上, 一般情况下应用访存会相对均匀地分布在不同socket, 反应到应用的性能上就显得比开NUMA更加稳定, 上面的测试用例是有意为之, 访存在socket间并不均匀.

当我们知道Intel的关NUMA实现后, 很容易有先入为主的想法, 以为其他平台也是类似实现, 但是因为各种原因, NUMA的实现往往差别很大, 这个以后再说.