はじめに 技術顧問のsatです。前回に引き続き、EPYCマシンの検証についての話をします。手元のEPYCマシン(Super Micro AS-1023US-TR4)はNUMAアーキテクチャ(後述)を採用してます。今回はこのマシンにおけるNUMAノードをまたいだメモリアクセスに関するデータを採取しましたので、その結果をお伝えします。 NUMAについて知っているかた向けの結論 2CPUパッケージから成るEPYCマシンにおいては、CPUパッケージごとに4つのノード、合計8つのノードがある 同じCPUパッケージ上のリモートノード上のメモリへのアクセス速度はローカルノード上のメモリへのアクセス速度に比べて1.7倍程度遅い 別のCPUパッケージ上のリモートノード上のメモリへのアクセス速度はローカルノード上のメモリへのアクセス速度に比べて3.3倍程度遅い (記事では省略したが)"numactl --in
NUMA(Non-Uniform Memory Access)とは Non-uniform memory access - Wikipedia, the free encyclopedia NUMA - Wikipedia NUMA（Non-Uniform Memory Access、ヌマ）とは、共有メモリ型マルチプロセッサコンピュータシステムのアーキテクチャのひとつで、複数プロセッサが共有するメインメモリへのアクセスコストが、メモリ領域とプロセッサに依存して均一でないアーキテクチャである。 複数CPUがある場合、近いメモリと遠いメモリが構成上存在し、データが置かれる場所によって、性能に差が出てしまうアーキテクチャである。 ネットワーク性能を測定する場合も、NUMA構成上不利な状態で性能測定をしてしまうと、思うような性能が出ない場合があるため、注意が必要である。本稿では、NUMA及びCPU
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