Documentation/mm/numa.rst

   1 Started Nov 1999 by Kanoj Sarcar <kanoj@sgi.com>
   2
   3 =============
   4 What is NUMA?
   5 =============
   6
   7 This question can be answered from a couple of perspectives:  the
   8 hardware view and the Linux software view.
   9
  10 From the hardware perspective, a NUMA system is a computer platform that
  11 comprises multiple components or assemblies each of which may contain 0
  12 or more CPUs, local memory, and/or IO buses.  For brevity and to
  13 disambiguate the hardware view of these physical components/assemblies
  14 from the software abstraction thereof, we'll call the components/assemblies
  15 'cells' in this document.
  16
  17 Each of the 'cells' may be viewed as an SMP [symmetric multi-processor] subset
  18 of the system--although some components necessary for a stand-alone SMP system
  19 may not be populated on any given cell.   The cells of the NUMA system are
  20 connected together with some sort of system interconnect--e.g., a crossbar or
  21 point-to-point link are common types of NUMA system interconnects.  Both of
  22 these types of interconnects can be aggregated to create NUMA platforms with
  23 cells at multiple distances from other cells.
  24
  25 For Linux, the NUMA platforms of interest are primarily what is known as Cache
  26 Coherent NUMA or ccNUMA systems.   With ccNUMA systems, all memory is visible
  27 to and accessible from any CPU attached to any cell and cache coherency
  28 is handled in hardware by the processor caches and/or the system interconnect.
  29
  30 Memory access time and effective memory bandwidth varies depending on how far
  31 away the cell containing the CPU or IO bus making the memory access is from the
  32 cell containing the target memory.  For example, access to memory by CPUs
  33 attached to the same cell will experience faster access times and higher
  34 bandwidths than accesses to memory on other, remote cells.  NUMA platforms
  35 can have cells at multiple remote distances from any given cell.
  36
  37 Platform vendors don't build NUMA systems just to make software developers'
  38 lives interesting.  Rather, this architecture is a means to provide scalable
  39 memory bandwidth.  However, to achieve scalable memory bandwidth, system and
  40 application software must arrange for a large majority of the memory references
  41 [cache misses] to be to "local" memory--memory on the same cell, if any--or
  42 to the closest cell with memory.
  43
  44 This leads to the Linux software view of a NUMA system:
  45
  46 Linux divides the system's hardware resources into multiple software
  47 abstractions called "nodes".  Linux maps the nodes onto the physical cells
  48 of the hardware platform, abstracting away some of the details for some
  49 architectures.  As with physical cells, software nodes may contain 0 or more
  50 CPUs, memory and/or IO buses.  And, again, memory accesses to memory on
  51 "closer" nodes--nodes that map to closer cells--will generally experience
  52 faster access times and higher effective bandwidth than accesses to more
  53 remote cells.
  54
  55 For some architectures, such as x86, Linux will "hide" any node representing a
  56 physical cell that has no memory attached, and reassign any CPUs attached to
  57 that cell to a node representing a cell that does have memory.  Thus, on
  58 these architectures, one cannot assume that all CPUs that Linux associates with
  59 a given node will see the same local memory access times and bandwidth.
  60
  61 In addition, for some architectures, again x86 is an example, Linux supports
  62 the emulation of additional nodes.  For NUMA emulation, linux will carve up
  63 the existing nodes--or the system memory for non-NUMA platforms--into multiple
  64 nodes.  Each emulated node will manage a fraction of the underlying cells'
  65 physical memory.  NUMA emulation is useful for testing NUMA kernel and
  66 application features on non-NUMA platforms, and as a sort of memory resource
  67 management mechanism when used together with cpusets.
  68 [see Documentation/admin-guide/cgroup-v1/cpusets.rst]
  69
  70 For each node with memory, Linux constructs an independent memory management
  71 subsystem, complete with its own free page lists, in-use page lists, usage
  72 statistics and locks to mediate access.  In addition, Linux constructs for
  73 each memory zone [one or more of DMA, DMA32, NORMAL, HIGH_MEMORY, MOVABLE],
  74 an ordered "zonelist".  A zonelist specifies the zones/nodes to visit when a
  75 selected zone/node cannot satisfy the allocation request.  This situation,
  76 when a zone has no available memory to satisfy a request, is called
  77 "overflow" or "fallback".
  78
  79 Because some nodes contain multiple zones containing different types of
  80 memory, Linux must decide whether to order the zonelists such that allocations
  81 fall back to the same zone type on a different node, or to a different zone
  82 type on the same node.  This is an important consideration because some zones,
  83 such as DMA or DMA32, represent relatively scarce resources.  Linux chooses
  84 a default Node ordered zonelist. This means it tries to fallback to other zones
  85 from the same node before using remote nodes which are ordered by NUMA distance.
  86
  87 By default, Linux will attempt to satisfy memory allocation requests from the
  88 node to which the CPU that executes the request is assigned.  Specifically,
  89 Linux will attempt to allocate from the first node in the appropriate zonelist
  90 for the node where the request originates.  This is called "local allocation."
  91 If the "local" node cannot satisfy the request, the kernel will examine other
  92 nodes' zones in the selected zonelist looking for the first zone in the list
  93 that can satisfy the request.
  94
  95 Local allocation will tend to keep subsequent access to the allocated memory
  96 "local" to the underlying physical resources and off the system interconnect--
  97 as long as the task on whose behalf the kernel allocated some memory does not
  98 later migrate away from that memory.  The Linux scheduler is aware of the
  99 NUMA topology of the platform--embodied in the "scheduling domains" data
 100 structures [see Documentation/scheduler/sched-domains.rst]--and the scheduler
 101 attempts to minimize task migration to distant scheduling domains.  However,
 102 the scheduler does not take a task's NUMA footprint into account directly.
 103 Thus, under sufficient imbalance, tasks can migrate between nodes, remote
 104 from their initial node and kernel data structures.
 105
 106 System administrators and application designers can restrict a task's migration
 107 to improve NUMA locality using various CPU affinity command line interfaces,
 108 such as taskset(1) and numactl(1), and program interfaces such as
 109 sched_setaffinity(2).  Further, one can modify the kernel's default local
 110 allocation behavior using Linux NUMA memory policy. [see
 111 Documentation/admin-guide/mm/numa_memory_policy.rst].
 112
 113 System administrators can restrict the CPUs and nodes' memories that a non-
 114 privileged user can specify in the scheduling or NUMA commands and functions
 115 using control groups and CPUsets.  [see Documentation/admin-guide/cgroup-v1/cpusets.rst]
 116
 117 On architectures that do not hide memoryless nodes, Linux will include only
 118 zones [nodes] with memory in the zonelists.  This means that for a memoryless
 119 node the "local memory node"--the node of the first zone in CPU's node's
 120 zonelist--will not be the node itself.  Rather, it will be the node that the
 121 kernel selected as the nearest node with memory when it built the zonelists.
 122 So, default, local allocations will succeed with the kernel supplying the
 123 closest available memory.  This is a consequence of the same mechanism that
 124 allows such allocations to fallback to other nearby nodes when a node that
 125 does contain memory overflows.
 126
 127 Some kernel allocations do not want or cannot tolerate this allocation fallback
 128 behavior.  Rather they want to be sure they get memory from the specified node
 129 or get notified that the node has no free memory.  This is usually the case when
 130 a subsystem allocates per CPU memory resources, for example.
 131
 132 A typical model for making such an allocation is to obtain the node id of the
 133 node to which the "current CPU" is attached using one of the kernel's
 134 numa_node_id() or CPU_to_node() functions and then request memory from only
 135 the node id returned.  When such an allocation fails, the requesting subsystem
 136 may revert to its own fallback path.  The slab kernel memory allocator is an
 137 example of this.  Or, the subsystem may choose to disable or not to enable
 138 itself on allocation failure.  The kernel profiling subsystem is an example of
 139 this.
 140
 141 If the architecture supports--does not hide--memoryless nodes, then CPUs
 142 attached to memoryless nodes would always incur the fallback path overhead
 143 or some subsystems would fail to initialize if they attempted to allocated
 144 memory exclusively from a node without memory.  To support such
 145 architectures transparently, kernel subsystems can use the numa_mem_id()
 146 or cpu_to_mem() function to locate the "local memory node" for the calling or
 147 specified CPU.  Again, this is the same node from which default, local page
 148 allocations will be attempted.