Apa Itu Non-Uniform Memory Access (NUMA)? Kelebihan dan Cara Kerjanya

Dalam dunia komputasi modern, efisiensi akses memori menjadi faktor penting dalam meningkatkan performa sistem, terutama untuk server dan aplikasi dengan beban kerja tinggi. 

Salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengoptimalkan pengelolaan memori pada sistem multiprosesor adalah Non-Uniform Memory Access (NUMA). Arsitektur ini memungkinkan prosesor mengakses memori dengan latensi lebih rendah, sehingga meningkatkan efisiensi dan skalabilitas sistem.

NUMA menjadi solusi penting dalam menghadapi tantangan keterbatasan bandwidth dan latensi yang sering terjadi pada sistem dengan banyak prosesor. Dengan memahami konsep, fungsi, serta kelebihannya, kita dapat memanfaatkan NUMA untuk meningkatkan performa server, terutama dalam lingkungan komputasi yang membutuhkan daya pemrosesan tinggi.

Apa Itu Non-Uniform Memory Access (NUMA)?

Non-Uniform Memory Access (NUMA) adalah arsitektur memori yang digunakan dalam sistem multiprosesor, di mana setiap prosesor memiliki akses langsung ke memori lokalnya sendiri. 

Namun, prosesor juga dapat mengakses memori yang dimiliki oleh prosesor lain dengan waktu akses yang lebih lama. Dengan kata lain, waktu akses memori tidak seragam (non-uniform), bergantung pada lokasi fisik memori yang diakses oleh prosesor.

Konsep NUMA dikembangkan sebagai evolusi dari arsitektur Symmetric Multiprocessing (SMP). Pada sistem SMP, semua prosesor berbagi satu memori yang sama, sehingga dapat menyebabkan bottleneck saat banyak prosesor mencoba mengakses memori secara bersamaan. 

NUMA mengatasi masalah ini dengan mendistribusikan memori ke beberapa node yang masing-masing terhubung ke prosesor tertentu, memungkinkan akses yang lebih cepat dan efisien.

Selain itu, NUMA juga menjadi standar server modern yang menggunakan prosesor multi-core. Sistem operasi dan aplikasi yang dioptimalkan untuk NUMA dapat mengalami peningkatan performa yang signifikan, terutama dalam pemrosesan data besar, virtualisasi, dan beban kerja berbasis cloud.

Fungsi NUMA

Tujuan utama dari NUMA adalah meningkatkan efisiensi akses memori dalam sistem multiprosesor dengan cara berikut:

Mengurangi Bottleneck Memori

Dengan memberikan setiap prosesor akses prioritas ke memori lokalnya, NUMA mengurangi kemungkinan konflik akses memori yang terjadi pada sistem dengan banyak inti. Hal ini memastikan bahwa beban kerja dapat tersebar dengan lebih efisien, menghindari perlambatan akibat persaingan akses ke satu unit memori terpusat seperti pada sistem SMP.

Meningkatkan Skalabilitas

NUMA memungkinkan sistem untuk memiliki lebih banyak prosesor tanpa mengalami penurunan performa yang signifikan. Dengan memisahkan memori ke dalam node-node yang lebih kecil, sistem dapat berkembang dengan lebih fleksibel sesuai dengan kebutuhan beban kerja yang terus meningkat.

Optimasi Performa Aplikasi

Aplikasi yang dirancang untuk bekerja dengan NUMA dapat mengalami peningkatan performa signifikan, terutama dalam pemrosesan data besar dan lingkungan virtualisasi. Aplikasi seperti database, simulasi ilmiah, dan analisis data besar dapat berjalan lebih cepat karena akses memori yang lebih efisien.

Mengoptimalkan Alokasi Memori

Sistem operasi yang mendukung NUMA dapat mengalokasikan proses ke node memori yang paling optimal, mengurangi latensi dan meningkatkan efisiensi pemrosesan. Hal ini sangat berguna dalam lingkungan komputasi awan dan server yang menangani banyak permintaan secara simultan.

Menyesuaikan dengan Beban Kerja

NUMA mendukung pengelolaan sumber daya yang lebih baik, memungkinkan sistem untuk menangani beban kerja yang dinamis dan kompleks. Dengan pendekatan yang lebih adaptif, NUMA membantu memastikan bahwa sumber daya sistem digunakan secara maksimal tanpa terbuang sia-sia.

Kelebihan NUMA

NUMA menawarkan berbagai keunggulan dibandingkan dengan arsitektur memori tradisional, terutama dalam skenario penggunaan dengan beban kerja tinggi. Beberapa kelebihan utama NUMA adalah:
Akses Memori yang Lebih Cepat

NUMA mengurangi latensi akses memori dengan mengalokasikan memori yang lebih dekat dengan prosesor yang membutuhkannya. Ini sangat bermanfaat untuk aplikasi yang membutuhkan respons cepat, seperti basis data dan server aplikasi. Dengan memori yang lebih dekat ke unit pemrosesan, data dapat diambil lebih cepat dibandingkan dengan arsitektur tradisional.

Efisiensi dalam Penggunaan Sumber Daya

Dengan memanfaatkan memori secara lebih efisien, NUMA mengurangi persaingan antar prosesor dalam mengakses memori, sehingga meningkatkan throughput sistem secara keseluruhan. Beban kerja lebih merata, sehingga sistem dapat berjalan lebih stabil dalam jangka panjang.

Skalabilitas yang Lebih Baik

NUMA memungkinkan sistem untuk ditingkatkan hingga ratusan inti prosesor tanpa mengalami penurunan performa yang signifikan, berbeda dengan sistem SMP yang memiliki keterbatasan skalabilitas. Hal ini sangat berguna untuk pusat data dan server yang menangani banyak pengguna dalam satu waktu.

Dukungan untuk Virtualisasi dan Cloud Computing

Dalam lingkungan virtualisasi, NUMA memastikan bahwa mesin virtual mendapatkan akses ke memori yang lebih dekat dengan CPU-nya, yang berkontribusi pada peningkatan performa. Dengan demikian, beban kerja pada lingkungan cloud dapat dioptimalkan, memungkinkan lebih banyak VM untuk berjalan tanpa mengalami penurunan kecepatan.

Penghematan Daya

NUMA membantu mengurangi konsumsi daya dengan mengoptimalkan jalur akses memori, yang sangat penting bagi pusat data dan infrastruktur skala besar. Dengan menghindari akses yang tidak perlu ke memori jarak jauh, sistem dapat mengurangi jumlah daya yang digunakan dalam proses pemrosesan data.

Cara Kerja NUMA

Arsitektur NUMA bekerja dengan membagi sistem menjadi beberapa node, di mana setiap node terdiri dari satu atau lebih prosesor dan blok memori yang terhubung langsung. Berikut adalah cara kerja utama dari NUMA:

Pembagian Memori ke dalam Node

Memori dalam sistem NUMA dibagi ke dalam beberapa segmen yang dikenal sebagai "node memori." Setiap node memori memiliki hubungan eksklusif dengan satu atau beberapa prosesor tertentu.

Akses Memori Lokal dan Jauh

Prosesor akan lebih cepat mengakses memori lokalnya dibandingkan dengan memori yang berada di node lain. Jika prosesor perlu mengakses memori dari node lain, waktu aksesnya akan lebih lama karena harus melalui interkoneksi sistem.

Pengoptimalan oleh Sistem Operasi dan Aplikasi

Sistem operasi yang mendukung NUMA akan mengalokasikan tugas dan proses agar tetap berada dalam satu node, sehingga mengurangi kebutuhan akses ke memori dari node lain. Beberapa aplikasi juga dioptimalkan agar dapat bekerja dengan NUMA untuk meningkatkan efisiensi pemrosesan.

Koherensi Cache dalam NUMA

NUMA menerapkan mekanisme koherensi cache untuk memastikan bahwa setiap prosesor memiliki data yang konsisten di cache-nya, sehingga menghindari inkonsistensi data dalam sistem multiprosesor.

Akses Memori Lebih Efisien dengan NUMA

Non-Uniform Memory Access (NUMA) memungkinkan sistem multiprosesor mengakses memori lebih efisien, mengurangi bottleneck, dan meningkatkan skalabilitas. Teknologi ini sangat bermanfaat untuk server yang menangani beban kerja berat, memastikan performa tetap optimal.

Agar komputasi yang lebih lancar, melengkapi dengan NEO Lite Pro bisa jadi pilihan tepat! Dengan memanfaatkan teknologi NUMA dari AMD EPYC Genoa, pemrosesan data lebih efisien, serta didukung IOPS bergaransi dan storage berkecepatan tinggi, performa server tetap stabil, bahkan untuk aplikasi yang membutuhkan daya komputasi besar.