NUMA (Non-Uniform Memory Access) یک معماری سیستم کامپیوتری است که در آن برخی از نواحی حافظه دسترسی سریع‌تری نسبت به دیگر نواحی دارند. این به دلیل نحوه اتصال حافظه سیستم و پردازنده‌ها به یکدیگر است. در سیستم‌های چند پردازنده‌ای بزرگ، این ترتیب باعث کاهش تداخل برای حافظه و افزایش عملکرد سیستم می‌شود.

اجزای معماری سیستم کامپیوتری NUMA

NUMA Nodes

در معماری NUMA، حافظه و پردازنده‌ها به گروه‌هایی به نام NUMA Nodes تقسیم می‌شوند. از دیدگاه هر پردازنده، حافظه‌ای که در همان NUMA Node قرار دارد به عنوان حافظه محلی شناخته می‌شود و حافظه‌ای که در یک NUMA Node دیگر قرار دارد به عنوان حافظه راه دور شناخته می‌شود. پردازنده‌ها می‌توانند به حافظه محلی سریع‌تر دسترسی پیدا کنند.

NUMA Spanning

NUMA Spanning به معنای تخصیص حافظه از دیگر NUMA Nodes فیزیکی است اگر نیازهای حافظه برای ماشین مجازی نمی‌تواند از یک Node واحد برآورده شود. این ویژگی به طور پیش‌فرض در Hyper-V فعال است و به ماشین‌های مجازی اجازه می‌دهد تا حافظه را از چندین NUMA Node دریافت کنند.

تنظیمات NUMA Spanning

NUMA Spanning در سطح میزبان Hyper-V تنظیم می‌شود و با هر دو حافظه استاتیک و دینامیک کار می‌کند. به طور پیش‌فرض، NUMA Spanning مجاز است. این تنظیمات به ماشین‌های مجازی اجازه می‌دهد تا از حافظه راه دور استفاده کنند که ممکن است باعث کاهش عملکرد شود، اما انعطاف‌پذیری بیشتری در تأمین نیازهای محاسباتی و حافظه فراهم می‌کند.

مزایا و معایب NUMA

• مزایا: افزایش انعطاف‌پذیری در تخصیص حافظه و پردازنده‌ها، بهبود عملکرد در سیستم‌های چند پردازنده‌ای بزرگ.
• معایب: کاهش عملکرد به دلیل دسترسی به حافظه راه دور، پیچیدگی بیشتر در مدیریت منابع.

کاربردهای معماری سیستم کامپیوتری NUMA

NUMA Spanning به ویژه در محیط‌های مجازی‌سازی مانند Hyper-V مفید است که در آن ماشین‌های مجازی با بارهای کاری بالا و نیاز به حافظه و پردازنده‌های زیاد اجرا می‌شوند. این ویژگی به بهبود عملکرد و کاهش تداخل حافظه کمک می‌کند.

سخن پایانی

در نهایت، NUMA (Non-Uniform Memory Access) به عنوان یک معماری پیشرفته برای سیستم‌های کامپیوتری، امکان بهبود عملکرد و افزایش انعطاف‌پذیری در تخصیص منابع را فراهم می‌آورد. با تقسیم حافظه و پردازنده‌ها به گروه‌های NUMA Nodes، این سیستم‌ها قادر به کاهش تداخل حافظه و مدیریت بهینه بارهای کاری هستند. هرچند که چالش‌هایی مانند کاهش عملکرد در دسترسی به حافظه‌های راه دور وجود دارد، اما NUMA به ویژه در محیط‌های مجازی‌سازی مانند Hyper-V به کارایی بهتری در پردازش‌های پیچیده و با نیازهای بالا کمک می‌کند.