numa

jetson 是否支持 numa

NUMA 技术的主要思想是将 CPU 进行分组，Node 即是分组的抽象，一个 Node 表示一个分组，一个分组可以由多个 CPU 组成。每个 Node 都有自己的本地资源，包括内存、IO 等。每个 Node 之间通过互联模块（QPI）进行通信，因此每个 Node 除了可以访问自己的本地内存之外，还可以访问远端 Node 的内存，只不过性能会差一些，一般用 distance 这个抽象的概念来表示各个 Node 之间互访资源的开销。

NUMA 是将 CPU 分组，也是将 内存 分组，而 jetson 平台是上的硬件设计上，内存控制器只有一个，因此 jetson 是无法支持NUMA 的: https://forums.developer.nvidia.com/t/numa-support-in-jetson-nano/184604

numa 主要是为支持服务器上有几十个、上百个cpu 的场景而设计的

numa 的硬件设计

https://www.cnblogs.com/aozhejin/p/15955554.html

numa 的作用

SMP

SMP 服务器的主要特征是共享，系统中所有资源 (CPU 、内存、 I/O 等 ) 都是共享的。也正是由于这种特征，导致了 SMP 服务器的主要问题，那就是它的扩展能力非常有限。对于 SMP 服务器而言，每一个共享的环节都可能造成 SMP 服务器扩展时的瓶颈，而最受限制的则是内存。由于每个 CPU 必须通过相同的内存总线访问相同的内存资源，因此随着 CPU 数量的增加，内存访问冲突将迅速增加，最终会造成 CPU 资源的浪费，使 CPU 性能的有效性大大降低。实验证明， SMP 服务器 CPU 利用率最好的情况是 2 至 4 个 CPU

numa

由于 SMP 在扩展能力上的限制，人们开始探究如何进行有效地扩展从而构建大型系统的技术， NUMA 就是这种努力下的结果之一。利用 NUMA 技术，可以把几十个 CPU( 甚至上百个 CPU) 组合在一个服务器内。 NUMA 服务器的基本特征是具有多个 CPU 模块，每个 CPU 模块由多个 CPU( 如 4 个 ) 组成，并且具有独立的本地内存、 I/O 槽口等。由于其节点之间可以通过互联模块 ( 如称为 Crossbar Switch) 进行连接和信息交互，问本地内存的速度将远远高于访问远地内存 ( 系统内其它节点的内存 ) 的速度，这也是非一致存储访问 NUMA 的由来。由于这个特点，为了更好地发挥系统性能，开发应用程序时需要尽量减少不同 CPU 模块之间的信息交互。

https://draveness.me/whys-the-design-numa-performance/