비균일 메모리 접근(NUMA) 시스템에서 발생하는 과제와 이를 지원하기 위한 리눅스 커널의 기능, 그리고 시스템이 제공하는 토폴로지/거리/프로세스별 메모리 분포 정보를 살펴본다.
URL: https://lwn.net/Articles/254445/
Title: Memory part 4: NUMA support
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[편집자 주: 울리히 드레퍼(Ulrich Drepper)의 “What every programmer should know about memory(모든 프로그래머가 메모리에 대해 알아야 할 것)” 4부에 오신 것을 환영합니다. 이 절에서는 비균일 메모리 접근(NUMA) 시스템과 관련된 특유의 과제들을 다룹니다. 아직 1부, 2부, 3부를 읽지 않았다면 지금 읽어보는 것이 좋겠습니다. 언제나 그렇듯 오탈자 제보 등은 여기 댓글로 남기지 말고 lwn@lwn.net 으로 보내 주세요.]
2절에서 보았듯이, 어떤 머신에서는 물리 메모리의 특정 영역에 접근하는 비용이 그 접근이 어디에서 시작되었는지에 따라 달라진다. 이런 종류의 하드웨어는 OS와 애플리케이션 쪽에서 특별한 주의를 요구한다. 먼저 NUMA 하드웨어에 관한 몇 가지 세부 사항을 살펴보고, 이어서 리눅스 커널이 제공하는 NUMA 지원 일부를 다룬다.
비균일 메모리 아키텍처는 점점 더 흔해지고 있다. 가장 단순한 형태의 NUMA에서는, 프로세서가 (그림 2.3을 보라) 로컬 메모리를 가질 수 있으며, 이 로컬 메모리는 다른 프로세서에 로컬인 메모리보다 접근 비용이 낮다. 이런 종류의 NUMA 시스템에서 비용 차이는 크지 않다. 즉 NUMA 팩터가 낮다.
NUMA는 또한(그리고 특히) 대형 머신에서 사용된다. 많은 프로세서가 같은 메모리에 접근할 때의 문제를 우리는 이미 설명했다. 범용(commodity) 하드웨어에서는 모든 프로세서가 같은 노스브리지(Northbridge)를 공유하게 된다(지금은 AMD 오프테론 NUMA 노드는 일단 무시하자. 이쪽도 나름의 문제가 있다). 이렇게 되면 모든 메모리 트래픽이 노스브리지를 거치므로 노스브리지가 심각한 병목이 된다. 대형 머신은 물론 노스브리지를 대체하는 맞춤 하드웨어를 사용할 수 있지만, 사용하는 메모리 칩이 멀티포트(즉 여러 버스에서 사용할 수 있는 여러 포트)를 제공하지 않는 한 여전히 병목이 존재한다. 멀티포트 RAM은 만들고 지원하기가 복잡하고 비싸기 때문에, 실제로 거의 사용되지 않는다.
복잡도를 한 단계 올리면 AMD가 사용하는 모델이 있다. 여기서는 (AMD의 경우 HyperTransport로, 디지털(Digital)로부터 라이선스한 기술) 인터커넥트 메커니즘이 RAM에 직접 연결되어 있지 않은 프로세서에게도 접근을 제공한다. 이렇게 형성할 수 있는 구조의 크기는, 지름(즉 어떤 두 노드 사이의 최대 거리)을 무한정 늘릴 생각이 아니라면 제한된다.
그림 5.1: 하이퍼큐브
노드에 대한 효율적인 토폴로지는 하이퍼큐브이며, 각 노드가 가진 인터커넥트 인터페이스 수를 C라 할 때 노드 수를 2^C로 제한한다. 하이퍼큐브는 2^n CPU를 갖는 모든 시스템 중에서 지름이 가장 작다. 그림 5.1은 처음 세 가지 하이퍼큐브를 보여준다. 각 하이퍼큐브의 지름은 C이며, 이는 절대 최소값이다. AMD 1세대 오프테론 프로세서는 프로세서당 하이퍼트랜스포트 링크를 3개 가진다. 적어도 하나의 프로세서가 한 링크에 사우스브리지(Southbridge)를 붙여야 하므로, 현재로서는 C=2인 하이퍼큐브를 직접적이고 효율적으로 구현할 수 있다. 차세대는 링크 4개를 갖는 것으로 발표되어 있으며, 그 시점에서는 C=3 하이퍼큐브가 가능해질 것이다.
그렇다고 더 큰 규모의 프로세서 집합을 지원할 수 없다는 뜻은 아니다. 더 큰 프로세서 집합을 가능케 하는 크로스바(crossbar)를 개발한 회사들이 있다(예: Newisys의 Horus). 하지만 이런 크로스바는 NUMA 팩터를 증가시키며, 또한 일정 수 이상의 프로세서에서는 효과가 떨어진다.
그 다음 단계는 CPU 그룹을 연결하고 그 모두를 위한 공유 메모리를 구현하는 것이다. 이런 시스템은 모두 특수 하드웨어가 필요하며 결코 범용 시스템이 아니다. 이런 설계는 다양한 복잡도 수준으로 존재한다. 범용 머신에 비교적 가까운 시스템으로는 IBM x445 및 유사한 머신이 있다. 이들은 x86 및 x86-64 프로세서를 장착한 일반적인 4U, 8-way 머신으로 구매할 수 있다. 그런 다음 이 머신 두 대(어느 시점에는 최대 네 대)를 연결해 공유 메모리를 갖는 단일 머신처럼 동작시킬 수 있다. 사용되는 인터커넥트는 상당한 NUMA 팩터를 유발하며, OS와 애플리케이션 모두 이를 고려해야 한다.
스펙트럼의 반대편에는 SGI Altix 같은 머신이 있는데, 이런 머신은 상호연결을 전제로 설계된다. SGI의 NUMAlink 인터커넥트 패브릭은 매우 빠르고 지연시간이 낮으며, 이는 고성능 컴퓨팅(HPC), 특히 MPI(Message Passing Interface)를 사용할 때의 요구사항이다. 단점은, 물론 이런 고급화와 특수화가 매우 비싸다는 것이다. 이런 시스템은 비교적 낮은 NUMA 팩터를 가능하게 하지만, 수천 개에 달할 수 있는 CPU 수와 제한된 인터커넥트 용량 때문에 NUMA 팩터가 실제로는 동적이며, 워크로드에 따라 용납하기 어려운 수준까지 올라갈 수 있다.
보다 흔한 것은 범용 머신 클러스터를 고속 네트워킹으로 연결하는 해법이다. 하지만 이것은 NUMA 머신이 아니다. 공유 주소 공간을 구현하지 않으므로, 여기서 논의하는 어떤 범주에도 속하지 않는다.
NUMA 머신을 지원하기 위해 OS는 메모리의 분산된 성격을 고려해야 한다. 예를 들어 어떤 프로세스를 특정 프로세서에서 실행한다면, 그 프로세스 주소 공간에 할당되는 물리 RAM은 로컬 메모리에서 나와야 한다. 그렇지 않으면 각 명령이 코드와 데이터 모두에 대해 원격 메모리에 접근해야 한다. NUMA 머신에서만 존재하는 특수한 경우도 고려해야 한다. DSO의 텍스트 세그먼트는 보통 머신의 물리 RAM에 정확히 한 번만 존재한다. 하지만 그 DSO가 모든 CPU의 프로세스/스레드에서 사용된다면(예: libc 같은 기본 런타임 라이브러리), 일부 프로세서를 제외한 나머지는 모두 원격 접근을 해야 한다. 이상적으로는 OS가 이런 DSO를 각 프로세서의 물리 RAM으로 “미러링”하여 로컬 복사본을 사용해야 한다. 이는 최적화일 뿐 필수 사항은 아니며, 일반적으로 구현하기 어렵다. 지원되지 않거나 제한적으로만 지원될 수 있다.
상황을 더 악화시키지 않기 위해 OS는 프로세스나 스레드를 한 노드에서 다른 노드로 마이그레이션하지 말아야 한다. OS는 일반적인 멀티프로세서 머신에서도 프로세스 마이그레이션을 피하려고 하는데, 한 프로세서에서 다른 프로세서로 옮기면 캐시 내용이 손실되기 때문이다. 부하 분산 때문에 특정 프로세서에서 프로세스/스레드를 떼어내야 한다면, OS는 보통 남은 용량이 충분한 임의의 새 프로세서를 고를 수 있다. NUMA 환경에서는 새 프로세서 선택이 좀 더 제한된다. 새로 선택된 프로세서는 그 프로세스가 사용 중인 메모리에 대해 기존 프로세서보다 더 높은 접근 비용을 가지지 않아야 하며, 이는 후보 목록을 제한한다. 그 조건을 만족하는 여유 프로세서가 없다면 OS는 더 비싼 메모리 접근을 감수하는 프로세서로 옮길 수밖에 없다.
이 상황에서 가능한 대응은 두 가지다. 첫째, 이 상황이 일시적이기를 기대하고 프로세스를 다시 더 적합한 프로세서로 되돌리는 것이다. 둘째, OS가 프로세스의 메모리를 새로 사용하게 된 프로세서에 더 가까운 물리 페이지로 마이그레이션하는 것이다. 이는 상당히 비용이 큰 작업이다. 막대한 양의 메모리를 복사해야 할 수도 있는데, 반드시 한 번에 복사할 필요는 없다. 이 과정에서, 적어도 잠시 동안은, 오래된 페이지에 대한 수정이 올바르게 마이그레이션되도록 프로세스를 멈춰야 한다. 페이지 마이그레이션을 효율적이고 빠르게 하기 위한 요구사항은 아주 많다. 요컨대 OS는 정말 필요하지 않다면 이를 피해야 한다.
일반적으로 NUMA 머신에서 모든 프로세스가 같은 양의 메모리를 사용한다고 가정할 수 없다. 따라서 프로세서 전반에 프로세스가 분산되어도 메모리 사용량이 균등 분포된다고 볼 수 없다. 사실, 머신에서 실행되는 애플리케이션이 매우 특정한 경우가 아니라면(HPC 세계에서는 흔하지만 그 밖에서는 드물다) 메모리 사용은 매우 불균등하다. 어떤 애플리케이션은 엄청난 메모리를 쓰고 다른 것들은 거의 쓰지 않는다. 요청이 발생한 프로세서의 로컬 노드에서만 항상 메모리를 할당한다면, 이는 조만간 문제로 이어진다. 큰 프로세스를 실행하는 노드에서는 결국 로컬 메모리가 고갈된다.
이런 심각한 문제에 대응하기 위해, 기본적으로 메모리는 로컬 노드에만 배타적으로 할당되지 않는다. 시스템 전체 메모리를 활용하기 위한 기본 전략은 메모리를 스트라이핑(striping)하는 것이다. 이는 시스템의 모든 메모리를 균등하게 사용하도록 보장한다. 부수 효과로, 평균적으로 사용 중인 모든 메모리에 대한 접근 비용이 변하지 않으므로 프로세서를 자유롭게 마이그레이션할 수 있다. NUMA 팩터가 작은 경우 스트라이핑은 수용 가능하지만 그래도 최적은 아니다(5.4절의 데이터를 보라).
이는 시스템이 심각한 문제를 피하고 정상 동작에서 더 예측 가능해지도록 돕는 비관적(pessimistic) 선택이지만, 전체 시스템 성능을 떨어뜨리며 어떤 상황에서는 크게 떨어질 수 있다. 그래서 리눅스는 프로세스별로 메모리 할당 규칙을 선택할 수 있게 한다. 프로세스는 자신과 자식에 대해 다른 전략을 선택할 수 있다. 이를 위해 사용할 수 있는 인터페이스는 6절에서 소개한다.
커널은 sys 의사 파일 시스템(sysfs)을 통해 아래 경로에서 프로세서 캐시에 대한 정보를 공개한다.
/sys/devices/system/cpu/cpu*/cache
6.2.1절에서 다양한 캐시의 크기를 질의하는 데 사용할 수 있는 인터페이스를 보게 된다. 여기서 중요한 것은 캐시의 토폴로지이다. 위 디렉터리에는 (index*라는 이름의) 하위 디렉터리가 있으며, CPU가 가진 여러 캐시에 대한 정보를 나열한다. 토폴로지 관점에서 이 디렉터리들 안의 type, level, shared_cpu_map 파일이 중요하다. Intel Core 2 QX6700의 경우 정보는 표 5.1과 같다.
type level shared_cpu_map cpu0 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000001 index2 Unified 2 00000003 cpu1 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000002 index2 Unified 2 00000003 cpu2 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000004 index2 Unified 2 0000000c cpu3 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000008 index2 Unified 2 0000000c 표 5.1: Core 2 CPU 캐시에 대한 sysfs 정보
이 데이터의 의미는 다음과 같다.
CPU에 더 많은 캐시 레벨이 있다면 index* 디렉터리도 더 많을 것이다.
4소켓, 듀얼코어 오프테론 머신의 캐시 정보는 표 5.2와 같다.
type level shared_cpu_map cpu0 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000001 index2 Unified 2 00000001 cpu1 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000002 index2 Unified 2 00000002 cpu2 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000004 index2 Unified 2 00000004 cpu3 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000008 index2 Unified 2 00000008 cpu4 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000010 index2 Unified 2 00000010 cpu5 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000020 index2 Unified 2 00000020 cpu6 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000040 index2 Unified 2 00000040 cpu7 index0 Data 1 index1 Instruction 1 00000080 index2 Unified 2 00000080 표 5.2: 오프테론 CPU 캐시에 대한 sysfs 정보
보이는 것처럼 이 프로세서들도 캐시 3개(L1i, L1d, L2)를 가진다. 어떤 코어도 어떤 캐시 레벨도 공유하지 않는다. 이 시스템에서 흥미로운 부분은 프로세서 토폴로지다. 이 추가 정보 없이는 캐시 데이터를 이해할 수 없다. sys 파일 시스템은 아래 파일들로 이 정보를 노출한다.
/sys/devices/system/cpu/cpu*/topology
표 5.3은 SMP 오프테론 머신에 대해 이 계층에서 흥미로운 파일들을 보여준다.
physical_package_id core_id core_siblings thread_siblings cpu0 0 0 00000003 00000001 cpu1 1 00000003 00000002 cpu2 1 0 0000000c 00000004 cpu3 1 0000000c 00000008 cpu4 2 0 00000030 00000010 cpu5 1 00000030 00000020 cpu6 3 0 000000c0 00000040 cpu7 1 000000c0 00000080 표 5.3: 오프테론 CPU 토폴로지에 대한 sysfs 정보
표 5.2와 표 5.3을 함께 보면, 어떤 CPU에도 하이퍼스레드가 없고(thread_siblings 비트맵에 한 비트만 설정), 시스템에는 실제로 프로세서 4개(physical_package_id 0~3)가 있으며, 각 프로세서에 코어 2개가 있고, 어떤 코어도 어떤 캐시도 공유하지 않음을 알 수 있다. 이는 초기 오프테론의 특성과 정확히 일치한다.
지금까지 제공된 데이터에서 완전히 빠진 것은 이 머신의 NUMA 성격에 대한 정보다. 어떤 SMP 오프테론 머신이든 NUMA 머신이다. 이 데이터는 NUMA 머신에서 존재하는 sys 파일 시스템의 또 다른 부분, 즉 아래 계층을 봐야 한다.
/sys/devices/system/node
이 디렉터리에는 시스템의 각 NUMA 노드마다 하위 디렉터리가 하나씩 있다. 노드별 디렉터리에는 여러 파일이 있다. 앞의 두 표에서 설명한 오프테론 머신에 대해 중요한 파일과 그 내용은 표 5.4에 나와 있다.
cpumap distance node0 00000003 10 20 20 20 node1 0000000c 20 10 20 20 node2 00000030 20 20 10 20 node3 000000c0 20 20 20 10 표 5.4: 오프테론 노드에 대한 sysfs 정보
이 정보가 나머지를 모두 연결해 준다. 이제 머신 아키텍처의 완전한 그림을 얻었다. 이 머신에 프로세서 4개가 있다는 것은 이미 알고 있다. 각 프로세서가 자신의 노드를 구성하며, 이는 node* 디렉터리의 cpumap 파일 값에서 설정된 비트로 확인할 수 있다. 그 디렉터리의 distance 파일에는 각 노드별로 하나씩 값이 있으며, 이는 해당 노드에서의 메모리 접근 비용을 나타낸다. 이 예에서는 로컬 메모리 접근 비용이 모두 10이고, 다른 어떤 노드로의 원격 접근도 비용이 20이다. {참고로 이는 잘못된 값이다. 사용된 프로세서는 코히어런트 HyperTransport 링크가 3개지만 최소한 하나의 프로세서는 사우스브리지에 연결되어야 한다. 따라서 최소한 한 쌍의 노드는 더 큰 distance를 가져야 한다. 즉 ACPI 정보가 잘못된 것으로 보인다.} 이는 프로세서들이 2차원 하이퍼큐브(그림 5.1 참조)로 구성되어 있음에도, 직접 연결되지 않은 프로세서 사이의 접근이 더 비싸지 않다는 뜻이다. 비용의 상대값은 접근 시간 차이에 대한 추정치로 사용할 수 있어야 한다. 다만 이 정보의 정확도는 또 다른 문제다.
그럼에도 distance는 중요하다. [amdccnuma]에서 AMD는 4소켓 머신의 NUMA 비용을 문서화했다. 쓰기(write) 연산의 수치는 그림 5.3에 있다.
그림 5.3: 다중 노드에서의 읽기/쓰기 성능
쓰기가 읽기보다 느리다는 것은 놀랍지 않다. 흥미로운 부분은 1-hop과 2-hop의 비용이다. 두 1-hop 경우는 실제로 비용이 약간 다르다. 자세한 내용은 [amdccnuma]를 보라. 이 차트에서 기억해야 할 사실은 2-hop 읽기와 쓰기가 0-hop 읽기보다 각각 30%, 49% 느리다는 점이다. 2-hop 쓰기는 0-hop 쓰기보다 32% 느리고 1-hop 쓰기보다 17% 느리다. 프로세서 노드와 메모리 노드의 상대적 위치가 큰 차이를 만들 수 있다. AMD의 차세대 프로세서는 프로세서당 코히어런트 HyperTransport 링크를 4개 제공할 예정이다. 그 경우 4소켓 머신의 지름은 1이 된다. 하지만 8소켓에서는 같은 문제가 더 심각하게 되돌아온다. 8노드 하이퍼큐브의 지름은 3이기 때문이다.
이 모든 정보는 이용 가능하지만 사용하기 번거롭다. 6.5절에서는 이 정보를 더 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 돕는 인터페이스를 보게 될 것이다.
시스템이 제공하는 마지막 정보 조각은 프로세스 자체의 상태에 있다. 메모리 매핑된 파일, Copy-On-Write(COW) 페이지, 익명 메모리가 시스템의 노드들에 어떻게 분산되어 있는지 결정할 수 있다. {Copy-On-Write는 OS 구현에서 자주 사용하는 방법으로, 어떤 메모리 페이지가 처음에는 사용자 하나만 갖다가 이후 독립적인 사용자를 허용하기 위해 복사되어야 하는 경우에 쓰인다. 많은 상황에서 복사는(아예 또는 처음에는) 필요하지 않으며, 그런 경우 둘 중 누가 메모리를 수정할 때에만 복사하는 것이 합리적이다. 운영체제는 쓰기 연산을 가로채 메모리 페이지를 복제하고, 그런 다음 쓰기 명령을 진행하도록 허용한다.} 각 프로세스에는 /proc/PID/numa_maps 파일이 있는데, 여기서 PID는 프로세스 ID이며, 예시는 그림 5.2와 같다.
00400000 default file=/bin/cat mapped=3 N3=3 00504000 default file=/bin/cat anon=1 dirty=1 mapped=2 N3=2 00506000 default heap anon=3 dirty=3 active=0 N3=3 38a9000000 default file=/lib64/ld-2.4.so mapped=22 mapmax=47 N1=22 38a9119000 default file=/lib64/ld-2.4.so anon=1 dirty=1 N3=1 38a911a000 default file=/lib64/ld-2.4.so anon=1 dirty=1 N3=1 38a9200000 default file=/lib64/libc-2.4.so mapped=53 mapmax=52 N1=51 N2=2 38a933f000 default file=/lib64/libc-2.4.so 38a943f000 default file=/lib64/libc-2.4.so anon=1 dirty=1 mapped=3 mapmax=32 N1=2 N3=1 38a9443000 default file=/lib64/libc-2.4.so anon=1 dirty=1 N3=1 38a9444000 default anon=4 dirty=4 active=0 N3=4 2b2bbcdce000 default anon=1 dirty=1 N3=1 2b2bbcde4000 default anon=2 dirty=2 N3=2 2b2bbcde6000 default file=/usr/lib/locale/locale-archive mapped=11 mapmax=8 N0=11 7fffedcc7000 default stack anon=2 dirty=2 N3=2
그림 5.2: /proc/PID/numa_maps의 내용
이 파일에서 중요한 정보는 N0부터 N3까지의 값으로, 이는 해당 메모리 영역에 대해 노드 0~3에서 할당된 페이지 수를 나타낸다. 이 프로그램이 노드 3의 코어에서 실행되었다고 추정하는 것이 타당하다. 프로그램 자체와 더티된(dirtied) 페이지는 그 노드에 할당되어 있다. 반면 ld-2.4.so와 libc-2.4.so의 첫 번째 매핑, 그리고 공유 파일 locale-archive 같은 읽기 전용 매핑은 다른 노드에 할당되어 있다.
그림 5.3에서 보았듯이 노드 간 읽기 성능은 1-hop/2-hop 읽기에서 각각 9%와 30% 떨어진다. 실행 시 이런 읽기가 필요하며, L2 캐시 미스가 발생하면 각 캐시 라인마다 이러한 추가 비용을 치러야 한다. 캐시 크기를 넘어서는 큰 워크로드에 대해 측정된 모든 비용은, 메모리가 프로세서에 대해 원격이라면 9%/30%를 추가해 증가시켜야 한다.
그림 5.4: 원격 메모리에서의 작업
현실 세계에서의 효과를 보기 위해 3.5.1절과 같은 방식으로 대역폭을 측정하되, 이번에는 메모리가 원격 노드(1-hop 떨어진 노드)에 있도록 한다. 로컬 메모리를 사용했을 때의 데이터와 비교한 결과는 그림 5.4에 나와 있다. 양 방향으로 몇 개의 큰 스파이크가 있는데, 이는 멀티스레드 코드 측정의 문제에서 기인하므로 무시해도 된다. 이 그래프에서 중요한 정보는 읽기 연산이 항상 20% 느리다는 점이다. 이는 그림 5.3의 9%보다 훨씬 느린데, 아마 그림 5.3의 값이 끊김 없는(read/write가 연속적으로 이어지는) 읽기/쓰기 연산에 대한 수치가 아니거나, 더 오래된 프로세서 리비전을 가리키기 때문일 것이다. AMD만이 안다.
캐시에 들어맞는 작업 집합 크기에서는, 쓰기와 복사(copy) 연산의 성능도 20% 느리다. 작업 집합이 캐시 크기를 초과하면 쓰기 성능은 로컬 노드에서의 작업과 비교해 측정 가능한 수준으로 느려지지 않는다. 인터커넥트 속도가 메모리를 따라잡기에 충분히 빠르기 때문이다. 지배적인 요인은 주 메모리를 기다리는 데 쓰이는 시간이다.
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