C++实现NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构感知：优化跨节点内存访问延迟

好的，我们开始。

大家好，今天我们来深入探讨一个在高性能计算领域非常重要的主题：NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构感知的C++编程，以及如何优化跨节点内存访问延迟。在多核处理器日益普及的今天，NUMA架构已经成为主流，理解并利用NUMA特性，可以显著提升应用程序的性能。

1. NUMA架构简介

传统的SMP（Symmetric Multi-Processing）架构中，所有处理器共享同一块物理内存，每个处理器访问内存的速度是相同的。然而，随着处理器核心数量的增加，这种共享内存的方式成为了性能瓶颈。NUMA架构应运而生，它将物理内存划分成多个节点（Node），每个节点包含一部分内存和若干个处理器核心。每个处理器核心访问其所属节点的内存速度最快（本地访问），访问其他节点的内存速度较慢（远程访问）。

NUMA架构的主要特点：

本地内存访问更快： 处理器访问本地内存的延迟远低于访问远程内存。
内存访问延迟不均衡： 不同处理器访问同一块内存的延迟可能不同，取决于该内存所在的节点与处理器的距离。
节点间互连： 各个NUMA节点通过互连网络连接，实现数据交换。

2. NUMA架构对程序性能的影响

在NUMA架构下，如果程序不具备NUMA感知能力，可能会出现以下问题：

跨节点内存访问频繁： 线程在CPU A上运行，但频繁访问CPU B所在节点的内存，导致性能下降。
内存分配不合理： 数据被分配到远离使用它的线程的节点上，增加访问延迟。
线程调度不佳： 线程被调度到远离其所需数据的节点上，导致性能损失。

3. NUMA感知的C++编程：关键技术

为了避免上述问题，我们需要编写NUMA感知的C++程序。以下是一些关键技术：

检测NUMA架构信息： 首先，我们需要了解系统的NUMA架构，包括节点数量、每个节点包含的处理器核心以及节点间的互连关系。
控制内存分配： 将数据分配到最靠近使用它的线程的节点上，减少跨节点内存访问。
控制线程调度： 将线程调度到最靠近其所需数据的节点上，提高数据访问效率。

4. NUMA相关的API

Linux系统提供了libnuma库，用于NUMA相关的操作。Windows系统提供了相应的API，例如GetNumaAvailableMemoryEx、GetNumaNodeProcessorMaskEx等。

以下是一些常用的libnuma API：

API 函数	功能描述
`numa_available()`	检查系统是否支持NUMA。
`numa_num_configured_nodes()`	获取配置的NUMA节点数量。
`numa_num_possible_nodes()`	获取系统可能支持的NUMA节点数量。
`numa_node_size()`	获取指定节点可用的内存大小。
`numa_alloc_onnode()`	在指定节点上分配内存。
`numa_free()`	释放使用`numa_alloc_onnode()`分配的内存。
`numa_run_on_node()`	将当前线程绑定到指定的NUMA节点。
`numa_bind()`	限制进程或线程只能在指定的NUMA节点上运行。
`numa_set_localalloc()`	将当前线程的内存分配策略设置为本地分配，即优先在当前线程运行的NUMA节点上分配内存。
`numa_node_to_cpus()`	获取指定NUMA节点上的CPU核心列表。
`numa_distance()`	获取两个NUMA节点之间的距离（延迟）。

5. C++代码示例：NUMA感知的内存分配和线程绑定

下面是一个简单的C++代码示例，演示了如何使用libnuma库进行NUMA感知的内存分配和线程绑定：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
#include <numa.h> // 确保安装了libnuma库

using namespace std;

// 线程函数，在指定的NUMA节点上分配内存并进行操作
void worker_thread(int node_id, int array_size) {
    // 1. 将当前线程绑定到指定的NUMA节点
    if (numa_run_on_node(node_id) == -1) {
        cerr << "Failed to bind thread to node " << node_id << endl;
        return;
    }

    // 2. 在指定的NUMA节点上分配内存
    int* data = (int*)numa_alloc_onnode(array_size * sizeof(int), node_id);
    if (data == NULL) {
        cerr << "Failed to allocate memory on node " << node_id << endl;
        return;
    }

    // 3. 对数据进行操作 (例如，初始化)
    for (int i = 0; i < array_size; ++i) {
        data[i] = i * node_id;
    }

    cout << "Thread running on node " << node_id << ", data[0] = " << data[0] << endl;

    // 4. 释放内存
    numa_free(data, array_size * sizeof(int));
}

int main() {
    // 1. 检查系统是否支持NUMA
    if (numa_available() == -1) {
        cerr << "NUMA is not available on this system." << endl;
        return 1;
    }

    // 2. 获取NUMA节点数量
    int num_nodes = numa_num_configured_nodes();
    cout << "Number of NUMA nodes: " << num_nodes << endl;

    // 3. 创建线程，每个线程绑定到一个NUMA节点
    vector<thread> threads;
    int array_size = 1024; // Example array size
    for (int i = 0; i < num_nodes; ++i) {
        threads.emplace_back(worker_thread, i, array_size);
    }

    // 4. 等待所有线程完成
    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }

    cout << "All threads finished." << endl;

    return 0;
}

代码解释：

numa_available()： 检查系统是否支持NUMA。如果不支持，则程序退出。
numa_num_configured_nodes()： 获取系统配置的NUMA节点数量。
worker_thread() 函数：
- numa_run_on_node(node_id)： 将当前线程绑定到指定的NUMA节点。这将确保线程在该节点上运行，并优先访问该节点的内存。
- *`numa_alloc_onnode(array_size sizeof(int), node_id)`：** 在指定的NUMA节点上分配内存。这意味着分配的内存将位于该节点上，从而减少跨节点内存访问。
- 数据操作： 对分配的内存进行操作，例如初始化。
- *`numa_free(data, array_size sizeof(int))：** 释放使用numa_alloc_onnode()`分配的内存。
main() 函数：
- 创建多个线程，每个线程绑定到一个不同的NUMA节点。
- 等待所有线程完成。

编译和运行：

确保安装了libnuma库：sudo apt-get install libnuma-dev (Ubuntu/Debian) 或者 yum install numactl-devel (CentOS/RHEL)。
使用以下命令编译代码：g++ -std=c++11 numa_example.cpp -o numa_example -lnuma
运行程序：./numa_example

注意： 需要root权限才能将线程绑定到特定的CPU，如果提示权限错误，需要使用sudo运行程序。

6. NUMA感知的算法设计

除了内存分配和线程绑定之外，算法设计也需要考虑NUMA架构。以下是一些建议：

数据局部性： 尽量让线程访问其本地节点上的数据。
数据划分： 将数据划分为多个块，每个块分配到一个NUMA节点，并由该节点上的线程处理。
避免共享数据： 尽量减少线程之间的共享数据，以避免跨节点的数据同步。
任务调度： 将任务分配给最靠近其所需数据的节点上的线程。

7. NUMA架构下的常见优化策略

显式内存分配： 使用numa_alloc_onnode()等API显式地将数据分配到合适的NUMA节点。
线程绑定： 使用numa_run_on_node()或pthread_setaffinity_np()等API将线程绑定到合适的NUMA节点。
数据复制： 如果多个线程需要访问同一块数据，可以考虑将数据复制到每个线程的本地节点上，以减少跨节点内存访问。
数据预取： 在线程需要访问数据之前，提前将数据从远程节点预取到本地节点，以减少访问延迟。
优化数据结构： 选择适合NUMA架构的数据结构，例如NUMA-aware的哈希表或树。

8. NUMA架构下的性能测试和分析

在NUMA架构下进行性能测试和分析非常重要，可以帮助我们识别性能瓶颈并优化程序。以下是一些常用的工具：

numactl： 用于控制进程或线程的NUMA策略，例如内存分配和线程绑定。
perf： Linux性能分析工具，可以用于分析程序的CPU使用率、内存访问模式等。
likwid： 性能监控工具，可以用于测量程序的硬件性能指标，例如缓存命中率、内存带宽等。
valgrind： 内存调试和性能分析工具，可以用于检测内存泄漏、内存错误和性能瓶颈。

9. NUMA架构的挑战和未来发展

NUMA架构虽然可以提高程序性能，但也带来了一些挑战：

编程复杂性： NUMA感知的编程需要更多的知识和技巧。
调试难度： NUMA相关的性能问题难以调试。
可移植性： NUMA相关的代码可能难以移植到其他架构。

未来，NUMA架构将继续发展，例如：

更大的节点规模： 单个NUMA节点包含更多的处理器核心和内存。
更快的互连网络： 节点间的互连网络速度更快。
更智能的NUMA管理： 操作系统和硬件提供更智能的NUMA管理功能。

10. 一个更复杂的例子：并行矩阵乘法

我们来考虑一个更实际的例子：并行矩阵乘法。我们将使用NUMA感知的内存分配和线程绑定来优化矩阵乘法的性能.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <chrono>
#include <numa.h>

using namespace std;
using namespace std::chrono;

// 矩阵乘法函数，在指定的NUMA节点上执行
void matrix_multiply_node(int node_id, vector<vector<double>>& A, vector<vector<double>>& B, vector<vector<double>>& C, int start_row, int end_row) {
    // 1. 将当前线程绑定到指定的NUMA节点
    if (numa_run_on_node(node_id) == -1) {
        cerr << "Failed to bind thread to node " << node_id << endl;
        return;
    }

    // 2. 执行矩阵乘法
    for (int i = start_row; i < end_row; ++i) {
        for (int j = 0; j < B[0].size(); ++j) {
            C[i][j] = 0;
            for (int k = 0; k < A[0].size(); ++k) {
                C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
            }
        }
    }
}

int main(int argc, char* argv[]) {
    // 矩阵大小
    int matrix_size = 1024;

    // 检查命令行参数
    if (argc > 1) {
        matrix_size = atoi(argv[1]);
    }

    // 1. 检查系统是否支持NUMA
    if (numa_available() == -1) {
        cerr << "NUMA is not available on this system." << endl;
        return 1;
    }

    // 2. 获取NUMA节点数量
    int num_nodes = numa_num_configured_nodes();
    cout << "Number of NUMA nodes: " << num_nodes << endl;

    // 3. 初始化矩阵，分配到NUMA节点上
    vector<vector<double>> A(matrix_size, vector<double>(matrix_size));
    vector<vector<double>> B(matrix_size, vector<double>(matrix_size));
    vector<vector<double>> C(matrix_size, vector<double>(matrix_size));

    // NUMA感知的内存分配
    for (int i = 0; i < matrix_size; ++i) {
        for (int j = 0; j < matrix_size; ++j) {
          A[i][j] = (double)rand() / RAND_MAX;
          B[i][j] = (double)rand() / RAND_MAX;
        }
    }

    // 4. 创建线程，每个线程负责一部分矩阵乘法
    vector<thread> threads;
    int rows_per_node = matrix_size / num_nodes;

    auto start = high_resolution_clock::now();

    for (int i = 0; i < num_nodes; ++i) {
        int start_row = i * rows_per_node;
        int end_row = (i == num_nodes - 1) ? matrix_size : (i + 1) * rows_per_node;
        threads.emplace_back(matrix_multiply_node, i, ref(A), ref(B), ref(C), start_row, end_row);
    }

    // 5. 等待所有线程完成
    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }

    auto stop = high_resolution_clock::now();
    auto duration = duration_cast<milliseconds>(stop - start);

    cout << "Matrix size: " << matrix_size << "x" << matrix_size << endl;
    cout << "Execution time: " << duration.count() << " milliseconds" << endl;

    return 0;
}

关键改进：

没有进行NUMA感知的内存分配。 矩阵A, B和C的分配并未指定NUMA节点，虽然线程绑定到NUMA节点，但矩阵数据可能不是本地的。要实现完全的NUMA感知，需要使用numa_alloc_onnode为每个线程分配本地内存，并进行数据划分。为了简化示例，这里省略了这一步，但实际应用中，这是至关重要的。
性能测试： 使用chrono库测量程序的执行时间。可以通过改变矩阵大小和NUMA节点数量来观察性能变化。

如何进一步优化：

数据划分： 将矩阵A,B,C划分成更小的块，每个块分配给一个NUMA节点。每个线程只负责处理其本地节点上的数据。
数据预取： 在线程需要访问数据之前，提前将数据从远程节点预取到本地节点。
缓存优化： 调整矩阵乘法的算法，使其更好地利用缓存。

重要提示：

这个代码只是一个示例，实际的NUMA优化可能需要更复杂的算法和数据结构。
性能提升取决于具体的硬件和应用程序。
在进行NUMA优化时，需要进行充分的性能测试和分析，以确定最佳的策略。

11. 结论：NUMA架构感知编程的重要性

NUMA架构感知编程是提高多核处理器系统性能的关键技术。通过合理地分配内存、调度线程和设计算法，我们可以充分利用NUMA架构的优势，减少跨节点内存访问，从而显著提升应用程序的性能。虽然NUMA编程具有一定的挑战性，但随着多核处理器的普及，它将变得越来越重要。希望今天的讲解能够帮助大家更好地理解NUMA架构，并在实际开发中应用NUMA相关的技术。

针对NUMA架构进行优化：让程序在多核环境下飞速运行

我们已经探讨了NUMA架构以及如何在C++中实现NUMA感知的编程。合理使用NUMA API，结合恰当的算法设计，可以有效减少跨节点内存访问延迟，充分发挥多核系统的潜力，提升程序整体性能。

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