提要
本文是笔者5年前写的文章。部分内容可能已过时，但是总体逻辑应该是没有变的。满纸荒唐言，一把辛酸泪，都云作者痴，谁解其中味
1.概况
天下分久必合，合久必分。如果人类的整个历史算一个长河的话，服务器的历史与之对比，顶多只能算一条小溪流。当我们透过这条溪流，回看Intel、AMD、IBM、ARM等服务器的体系架构的演变和变迁，赫然发现，哪怕是那么小的一条溪流，也重复着同样分分合合的故事。太阳底下永远没有新鲜事。如果NUMA是分，UMA就是合，当Intel、AMD的历代芯片持续在NUMA和UMA间拉锯的时候，分合之间，体现了工程师对成本、性能乃至硬件对软件友好度的综合考量。
服务器芯片的设计，总是一个关于性能和成本的综合考虑，需要在天使和魔鬼之间，精准地拿捏分寸。通常来讲，把硬件资源增多（比如更多的CPU core、内存、四通八达的总线）意味着更高的性能；而把芯片的DIE做小，意味着更低的成本。因为DIE切割地越小，越意味着一个wafer有效利用的空间越大；同时也意味着，wafer里面的defect，能污染的区域占比更少，从而能提高DIE的良率。比如，整个wafer如果只划分一个DIE，有一个defect，良率就是0%。
把DIE做小，究竟可以省多少钱呢？AMD给我们算了一笔账，AMD的EPYC芯片，含有32个CPU core（64个线程），它的做法是，把每8个core做成一个DIE，让每个CPU包含4个DIE。如果直接把32个core做进一个DIE，和做成4个DIE，成本差距有多少呢？结论是造4个DIE的成本是造一个DIE的成本的59%[1]。
这样的拆分，固然降低了成本，但是也有它的副作用，就是每个CPU Socket里面，就有4个NUMA了，对于NUMA-aware做地比较差的软件，跨NUMA的访问会有明显的延迟增大和性能下降。EPYC的这一设计曾经为Intel所公开诟病，2017年，媒体曾广泛报道，Intel 批评AMD的EPYC是"inconsistent performance from 4 glued-together desktop dies"、"repurposed desktop products for servers"。这使得人们后来在较长的一段时间里，时常把AMD和"胶水"想到一块。(至2026 年的今日，Intel 的境况已是风云变幻，一些 Intel 的硬件驱动在社区中失去了维护者，沦为"孤儿"。这实在令人扼腕叹息。Intel是一个无比伟大的公司，它在开源社区的贡献曾经如星汉般灿烂。)
这一诟病所指向的问题，也许是真实存在的。在成本之外，硬件的设计还需要考虑减小NUMA的复杂度，从而便利Linux软件更好地发挥硬件的性能。就Intel、AMD、IBM等服务器解决方案的拓扑发展历史来看，避免在CPU规模变大的情况下导致NUMA复杂度的随同增加是一个基本的设计诉求。我们基本可以看出2大发展规律：
1.尽可能在Socket内实现一致延迟
2.尽可能在Socket之间减小NUMA直径
NUMA直径指从一个NUMA到另外一个NUMA的最远hops数。假设一个CPU里面有4个DIE，每个DIE成为一个NUMA，如果4个DIE是这么接的：
那么NUMA直径为3，因为从D到C要经过D-A（1hops）-B(2hops)-C(3hops)。
如果4个DIE是这么接的：
那么NUMA直径为2，因为从D到B要经过D-A（1hops）-B(2hops)。
如果4个DIE是这么接的：
那么NUMA直径为1，因为从任何一个NUMA到另外一个NUMA都需要1hop。
2.尽可能在Socket实现一致延迟
2.1 Intel
Nehalem（2008年11月发布）、Sandy Bridge（2011年1月发布）、Haswell（2013年6月发布）、Broadwell（2014年10月发布）时代的Intel Xeon系列，基本是采用ring bus设计。对于ring这样的bus而言，如果ring上面的站点少，比如类似上海的内环，这个环本身的延迟会比较小；但是，如果站点太多了，连接太多的CPU，这个环就会很大，类似外环。你从浦东的尽头跑到浦西的尽头，这个延迟肯定是很大。所以XEON的思路是，CPU数量少的时候就一个环，再多就1.5个环，再继续多就2个环，每个环整体不大。有点类似你在浦东有个环，然后浦西有个环，至于浦东和浦西之间，通过南浦大桥和地下隧道等方式连接。
下图是发布于2016年5月的14nm Broadwell Xeon E5 V4 CPUs的架构图，图中的LCC、MCC、HCC分别代表Low Core Count（最多10个cores）、Medium Core Count（12-14个cores）和High Core Count（16个cores以上，2016年6月发布的E5-2699 v4和10月发布的E5-2699A v4、E5-2699R v4可达22个cores）。
这个设计也带来一个比较大的问题，尽管浦东的人到浦东比较快，浦西的人到浦西比较快，但是浦东的人到浦西延迟会比较大，两个ring之间的通信延迟造成了基于ring的CPU的cluster-on-die（COD）问题。如果core的数量继续增加，大于24个core的时候，2个ring似乎也搞不定了。
所以，Intel Broadwell的后继者skylake server（2017年5月发布，一个DIE内可以容纳4-28个cores），全面抛弃了使用多年的ring bus，而转而构建了一个纵横互通的mesh网络：
skylake server支持所谓的LCC（Low Core Count）、HCC（High Core Count）和XCC（Extreme Core Count）。
可以把skylake server采用的mesh理解为横向纵向都存在的多个半ring，这样mesh上面的每个节点，无论上下左右，交通都是通达的。
当mesh里面的节点太多，其实也无法保证报个节点访问内存的延迟是一样的，因为内存无法均匀分布，而在地理位置上呈现为一定的区域分布，一定的区域有DDR。比如在Skylake以及其下一代Cascade Lake的6*6的mesh上面，左右各有2个结点是接DDR的：
这衍生出了另外一个概念，就是sub-numa-cluster（SNC），每个SNC可以被配置为一个NUMA，取代了haswell/broadwell时代的cluster-on-die。但是，值得一提的，根据《Intel® 64 and IA-32 Architectures Optimization Reference Manual》[2]，开启和关闭SNC，只是轻微地影响同一个CPU内的内存访问延迟。对于一个典型的2-socket系统，关闭SNC，每个CPU一个NUMA，开启SNC，每个CPU 2个NUMA，整个系统共4个NUMA的情况下，延迟差异数据如下：
SNC off情况下，CPU访问本NUMA内存的延迟是81.9，而开启SNC的情况下，CPU内部的2个SNC访问自身内存的延迟仅仅减小0.3至81.9，所以SNC不太是Intel处理器应用场景的关键concern。
2.2 AMD
反观AMD这边厢，第一代EPYC（Naples，2017年6月发布）为了省钱，通过前述"胶水"技术把4个DIE"粘合"在一起，每个DIE可以包含8个cores（16个线程），它同时也支持2个socket的互联：
这个地方，我们发现一点，就是它的每个socket内的4个DIE，实际上是全联通的，这样意味着，Package内部的4个NUMA，彼此到达对方，只有1hop。但是抵达另外一个socket上面的DIE，显然要再增加一个hop，因此，典型的EPYC的node distance表如下，一共有8个NUMA：
EPYC的这一设计在EPYC II（Rome，2019年8月发布）中被重大改变，第二代EPYC同样也还是想省钱，所以"胶水"这个总的路线不会变。但是，它顺带解决了第一代EPYC片内跨NUMA延迟的问题，采用一个星型设计，把内存和I/O独立出来，其他8个CPU DIE对称地访问内存、I/O DIE，从而简化了NUMA直径。每个CPU DIE上面8个核，这样每个package上面可以有64个核，128个线程。
这个减小NUMA直径的改进，显然是AMD引以为豪的一个设计，所以AMD的幻灯片也不遗余力地宣传了这一点"Reduce System Diameter（NUMA domain）"：
AMD宣称简化的NUMA直径（更少的NUMA hops），对许多通用的workload的性能带来了提升，无论是 single-socket还是two sockets的场景，无论是Windows Server 还是Linux。
新的EPYC 2代的node distance简单了许多：
第三代EPYC（Milan）大体沿用了第二代Rome的架构，第4代EPYC（Genoa）尚未发布，但是似乎要"胶水"设计粘合很多的CPU DIE，让一个CPU上面可以支持6个CPU DIE，最大可达96个core（192个线程）。
不过，与采用mesh之后的Xeon相似，把memory和I/O DIE中心话后的EPYC 2代，也有类似的延迟局部性问题。Rome实际上分成了quadrant，每个quadrant有2个CCD（Core Complex Dies），所以CCD有靠近自己的Memory controller和不靠近自己的memory controller之分。
因此，Rome的BIOS实际可以配置NPS(Nodes Per Socket)，可以设置为：
lNPS0： 2个socket看成1个NUMA；
lNPS1: 1个socket看成1个NUMA；
lNPS2： 1个socket看成2个NUMA；
lNPS4： 1个socket看成4个NUMA。
还有一点比较奇葩的，它还支持把共享L3的区域配置为一个NUMA，这样2-socket的系统可以有32个NUMA，相信这有助于特定的workload在CCD之间spread。
根据AMD的配置向导[3]建议，对于HPC场景，应用会因为pin CPU和memory而受益，因此它建议是使能NPS4。如果workload的NUMA aware不强，或者应用会因为NUMA复杂度高而降低，则建议配置为NPS1。
3.尽可能在socket之间减小NUMA直径
3.1 Intel的1-2-4-8socket系统
在多个CPU互联方面，显然历史的发展也更多地期待尽可能减小NUMA直径。比如Haswell/Broadwell时代的Xeon通常用2个QPI（Intel QuickPath Interconnect）来连接其他的CPU，因此可组如下2 socket的机器：
但是，组4socket的系统的时候就会组成一个ring（NUMA直径2hops）：
而skylake(server)通常有更多的UPI（Intel® Ultra Path Interconnect）link来连接旁边的CPU，因此组4 socket的机器的时候，可以组成一个crossbar（NUMA直径1hop）[4]：
当然，有些skylake只激活了与其他CPU互联的3个UPI中的2个，4socket的情况下，就还是一个ring（NUMA直径2hops）：
进一步地，不同于前一代处理器最多可以组成4 socket，skylake也可以组8socket（NUMA直径2hops）：
这里我们可以发现skylake及后续系列的一个显著优点，就是可以搭建1hop的4-socket系统和2-hops的8-socket系统，注意它的hops没有超过2。
当你凝视深渊的时候，深渊也在凝视着你。特别值得一提的是，一直被Intel诟病的AMD"胶水"设计，也被Intel skylake的后继者Cascade Lake的顶配Platinum 9200系列（发布于2019年4月）所采用，9282把两个28核的DIE粘合成一个56核/112线程的CPU（号称Multiple Chip Package,MCP）,然后还可在2个CPU的4个DIE之间通过UPI进行全连通：
但是Intel的宣传资料特别提到一点"multi-chip processor with single hop latency from any of the CPU die to memory in a 2s node"，所以跨socket的DIE和不跨Socket的DIE的延迟是一致的。但是，不可否认的是，9200的单CPU内部的2个DIE引入了NUMA问题。但是，2P的Platinum 9200仍然和1P的Platinum 9200一样，构成的是一个1hop的NUMA，可见Intel在解决延迟的一致性方面，是下了一番苦功夫的。
3.2 AMD EPYC NPS与NUMA直径
以AMD的EPYC 2代Rome为例，如果NPS=1，则2-socket的系统是一个1hop系统：
如果开启了NPS=2或者NPS=4，则成为一个类似EPYC一代时候2-socket的2hops系统：
3.3 IBM Power9 16-socket NUMA直径
同样值得一提的是，IBM的Power9，哪怕多到16个socket，任何2个socket之间的距离也没有超过2hops：
3.4 Kunpeng920 3-hops问题
这也许解释了，为什么仅Kunpeng920出现了3hops的问题，而Linux内核调度器拓扑识别对NUMA直接大于2的支持是有问题的。笔者在2021年2月的如下commit对其进行了修复：
sched/topology: fix the issue groups don't span domain->span for NUMA diameter > 2
++https://git.kernel.org/pub/scm/linux/kernel/git/torvalds/linux.git/commit/?id=585b6d2723dc92++
因为Kunpeng920 2-socket的情况下，每个socket内部的DIE并没有实现相互全连接:
因此，从A到D，是一个3-hops的情况。这个与Intel Cascade Lake的Platinum 9200系列相似封装下，形成了较大的不同。
4.NUMA复杂度对软件的影响
4.1 搬砖的困扰
对于一个典型的UMA系统而言，任务跑在哪个CPU都一样，调度问题要简单地多。而对于一个NUMA系统而言，任务跑在不同的NUMA的CPU上，访问内存和I/O的延迟都会不一样，另外，带宽、cache同步时延等因子也会不同。所以在一个NUMA系统里面，任务就不能那边"任性"。
我们把NUMA的跳数想象成一个从你和你老婆，到你爸妈，再到你兄弟姐妹，再到你堂兄堂姐妹的系统。自己到老婆是0hop（在同一个NUMA，当然家里的小娃、狗狗也属于同一个NUMA，可以参与搬砖），到自己的爹妈是1hop，到兄弟姐妹是2hops，到堂兄弟姐妹是3hops，当然，你还可以有各种表亲，4hops，5hops什么的。
假设你现在要解决一个问题，比如一个典型的workload，这个workload就是往你家里搬10000块砖。当然，你的爹妈，你的兄弟姐妹，你的堂兄堂弟，你的远方亲戚，他们也同样有自己的0hop夫妻，1hop爹妈，2hops兄弟姐妹，这些人接到了同样的workload，就是往自己家里搬10000块砖。
正常的人类肯定是各自往各自家里搬砖，你爹妈往你爹妈家里搬，你往你家里搬，你哥和你嫂往你哥家里搬砖，各家的狗狗往各自家里搬砖。但是Linux的调度器并没有那么智能，它对任务的亲和度是缺乏足够的感知的。比如，实际结果可能是：你往你表弟家里搬，你姐往你家里搬，你老婆当然也可能往你家里搬，你家的狗狗可能往表弟家里搬砖，它整个分配是基于负载均衡和轻微意识的任务亲和，所以最终的结果是搬砖混战：
4.2 Linux搬砖混战
Linux是这么搬砖的:
假设现在启动一个workload要往自己家里搬10000块砖，我需要8个人来搬。对应代码逻辑：
perl
main(){ fork(); fork(); fork(); while(1);}Linux搬砖情况如下（4个NUMA都有人在往你家里搬砖）：
这个时候，你跳出来问，Linux为什么这么蠢，从那么远的位置搬砖呢？因为Linux更多的是考虑负载均衡，而负载均衡在很多情况下都是正确的。比如我们把workload变成：总共要搬10000块砖（而不是往你家里搬），各自往最近的家里搬，总共达到10000块砖就算完成。那么，分布在各个家里搬，可能就比你一家八口全部出动往自己家里搬要快。原因很简单，你家里就一个大门（总线、带宽），大家搬砖的时候容易在门这里卡着；4家人各自往自己家里搬砖，就不会出现大门这里卡住的现象。
所以砖头往哪里搬，会直接影响到怎么排布任务的问题。而Linux的调度器傻就傻在，它其实不能知道砖头的去向问题（这个是workload本身的问题），所以它只能一根筋地采用最大化带宽、最大化资源的方法来布局。于是，这个识别workload具体特征的事情，应该是由用户自己来解决，比如我们的workload是往你家里搬1万块砖，我们就可以执行：
numactl -N 0 ./往我家里搬砖
如果目标是总体搬砖要快，我们就可以：
numactl --physcpubind=0,4,24,28,48,52,72,76 ./往各自家里搬砖
CPU 0,4; 24,28;48,52;72,76分别是NUMA0-NUMA3里面的有代表性的CPU。
当然，"往各自家里搬砖"，我们也可以什么numactl都不做，最终搬砖速度会比numactl -N 0绑定到NUMA0搬砖要快。
这个时候可以看出，NUMA的复杂度越高，这个系统会变地越难控制。
我们先假设一个极限简单的case，就是你们家四世同堂，老人小孩住在一个四合院，然后所有人都一个NUMA。软件根本就没有那么多烦恼了，反正你随便搬砖，都是往自己家里搬。连numactl都根本不需要了。
我们再看一个极限复杂的case，就是你，你爸妈，你兄弟姐妹，你七大姑八大姨，你本家，你本家的姑姑的儿子的老婆的弟弟.....各自构成一个由近及远的NUMA，然后大家一起搬砖。由于每个人都以劳动为乐，你七大姑看到你搬砖这个痛苦，所以她开始把自家门前的砖往你家里搬；然后，你七大姑的儿子家，也起了个workload要搬砖了，你八大姨比较闲，于是跑去给七大姑的儿子搬砖，你七大姑父看你八大姨已经出动给自己儿子搬了，于是他把砖往你哥家里搬。反正，最后是一场混战。而且，搬砖的过程是一个动态的，这些人的立场都可能来回摇摆，因为Linux的调度器是一个分布式算法，没有任何一个CPU掌控全局。所以，可能一会儿是你爸在给你搬，一会是你姑在给你搬，所有的CPU和所有的任务都可能在来回摇摆。总之，Linux的调度器，在一个复杂的NUMA面前，基本是一个玩具。我们这个时候100%要借助numactl来搞了，对不起，用户面对这么多层次各异的亲戚，实际上也是懵逼的。所以，它大概率还是只能控制一些直系亲属，比如你爹妈，你兄弟姐妹；再远的亲戚一起考虑的话，也可能变成多个numactl再一起打群架，这个多个workload的numactl协商工作造成了极大的困扰。
那么，我们把问题再简化一下，就是一个1hop的NUMA系统，要么就是距离最近的自己，要么就是距离相对来说较远的亲属。这个时候，软件面对的问题要简单很多，就是只找自家人搬砖，还是也需要找亲属家的人搬砖。它如果找到了亲属家来搬砖，找谁家搬砖都是搬砖，谁家有闲人就找谁家，效果完全一样。所有的亲属平等地成为一个对称可用的资源库，这也是一种化零为整。这对于软件最终的运行性能，会呈现为很好的一致性，也使得问题的调试和定位更加轻松。
4.3 简化NUMA直径的好处
根据前面搬砖的故事可以得出，简化NUMA复杂度，可降低软件进行CPU、memory、I/O affinity处理的复杂度。假设192个core，只有2个NUMA（1hop）的话，每个NUMA有96个core，本身是非常丰富的本地资源，应付很多的workload都绰绰有余；再者，出现跨NUMA的情况的时候，由于NUMA的层次较低，即便完全不做NUMA控制，软件也不至于陷入层次复杂NUMA情况下的混战格局。
对于NUMA内外，都可以化零为整。比如，NUMA内部化零为整，就可以带来CPU等资源去碎片化的典型好处。一个典型场景是，当采用openstack等部署虚机的时候，常常采用虚机不跨NUMA的部署策略。所以在kunpeng920上，我们使能了DIE交织，将一个package，作为一个NUMA使用，这样在同样数量CPU的情况下，可以部署更多的虚机。但是，DIE交织增大了内存访问的延迟。因此，虚机能够直接不跨DIE的话，性能可以提升4%+。
参考文献：
1\] AMD Optimizes EPYC Memory with NUMA ++https://www.amd.com/system/files/2018-03/AMD-Optimizes-EPYC-Memory-With-NUMA.pdf++ \[2\] Intel® 64 and IA-32 Architectures Optimization Reference Manual ++https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/download/intel-64-and-ia-32-architectures-optimization-reference-manual.html++ \[3\] Advanced Micro DevicesHigh Performance Computing: Tuning Guide for AMD EPYC™ 7002 Series Processors ++https://developer.amd.com/wp-content/resources/56827-1-0.pdf++ \[4\] Intel® Xeon® Processor Scalable Family Technical Overview ++https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-xeon-processor-scalable-family-technical-overview.html++ \[5\] IBM Power9 Features and Specifications ++https://www.slideshare.net/insideHPC/ibm-power9-features-and-specifications++