本發(fā)明屬于處理器技術領域，特別是涉及一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法和裝置。

背景技術：

處理器性能評估的方法有很多種，究其根本來講，處理器的性能是通過其對數(shù)據(jù)模型的計算能力來表現(xiàn)，而處理器性能的發(fā)揮依賴于緩存及內(nèi)存對數(shù)據(jù)的傳輸能力。

利用現(xiàn)有的numa技術(non-uniformmemoryaccess，非統(tǒng)一內(nèi)存訪問機制)，系統(tǒng)所有內(nèi)存被分為若干個塊，同時系統(tǒng)擁有多條內(nèi)存總線，處理器通過每個內(nèi)存總線與一塊內(nèi)存相連構(gòu)成一個組，這樣numa系統(tǒng)被分為若干個組，每個組被稱為一個節(jié)點(node)，處于該節(jié)點中的內(nèi)存被稱為本地內(nèi)存(localmemory)，處于其它節(jié)點中的內(nèi)存對于該組而言被稱為遠程內(nèi)存(foreignmemory)?，F(xiàn)有的cpu性能處理模型是測試環(huán)境下運行多個測試線程，每個測試線程遍歷所有的內(nèi)存，然而這種測試方法存在一定的缺陷，表現(xiàn)在當處理器訪問遠端內(nèi)存的數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)傳輸速度會降低，影響cpu性能的發(fā)揮。

技術實現(xiàn)要素：

為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法和裝置，能夠避免訪問遠端內(nèi)存，提高數(shù)據(jù)傳輸速度，從而提高cpu的性能。

本發(fā)明提供的一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法，包括：

獲取cpu的性能參數(shù)和指導值；

獲取線程的數(shù)量和內(nèi)存控制器的數(shù)量；

根據(jù)所述線程的數(shù)量、每個線程的計算量以及所述cpu的性能參數(shù)和指導值，評估cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度；

根據(jù)所述cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度，將每個節(jié)點的本地內(nèi)存分割為預設數(shù)量的本地內(nèi)存塊，每個所述本地內(nèi)存塊對應所述節(jié)點中的一個內(nèi)存控制器；

將所述線程綁定到每個節(jié)點相應的處理器核心上，利用對應的所述本地內(nèi)存塊執(zhí)行計算任務。

優(yōu)選的，在上述基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法中，

所述評估cpu的性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度包括：

根據(jù)所述線程的數(shù)量和所述每個線程的計算量計算總數(shù)據(jù)量；

對比所述總數(shù)據(jù)量和所述cpu的指導值，評估所述cpu的性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度。

優(yōu)選的，在上述基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法中，

每個所述內(nèi)存控制器對應一個或多個所述處理器核心。

本發(fā)明提供的一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化裝置，包括：

第一獲取單元，用于獲取cpu的性能參數(shù)和指導值；

第二獲取單元，用于獲取線程的數(shù)量和內(nèi)存控制器的數(shù)量；

評估單元，用于根據(jù)所述線程的數(shù)量、每個線程的計算量以及所述cpu的性能參數(shù)和指導值，評估cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度；

分割單元，用于根據(jù)所述cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度，將每個節(jié)點的本地內(nèi)存分割為預設數(shù)量的本地內(nèi)存塊，每個所述本地內(nèi)存塊對應所述節(jié)點中的一個內(nèi)存控制器；

執(zhí)行單元，用于將所述線程綁定到每個節(jié)點相應的處理器核心上，利用對應的所述本地內(nèi)存塊執(zhí)行計算任務。

優(yōu)選的，在上述基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化裝置中，

所述評估單元具體用于根據(jù)所述線程的數(shù)量和所述每個線程的計算量計算總數(shù)據(jù)量，對比所述總數(shù)據(jù)量和所述cpu的指導值，評估所述cpu的性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度。

優(yōu)選的，在上述基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化裝置中，

每個所述內(nèi)存控制器對應一個或多個所述處理器核心。

通過上述描述可知，本發(fā)明提供的上述基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法和裝置，由于該方法包括獲取cpu的性能參數(shù)和指導值；獲取線程的數(shù)量和內(nèi)存控制器的數(shù)量；根據(jù)所述線程的數(shù)量、每個線程的計算量以及所述cpu的性能參數(shù)和指導值，評估cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度；根據(jù)所述cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度，將每個節(jié)點的本地內(nèi)存分割為預設數(shù)量的本地內(nèi)存塊，每個所述本地內(nèi)存塊對應所述節(jié)點中的一個內(nèi)存控制器；將所述線程綁定到每個節(jié)點相應的處理器核心上，利用對應的所述本地內(nèi)存塊執(zhí)行計算任務，因此能夠避免訪問遠端內(nèi)存，提高數(shù)據(jù)傳輸速度，從而提高cpu的性能。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請實施例提供的第一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法的示意圖；

圖2為本申請實施例提供的第一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化裝置的示意圖；

圖3為本申請的numa架構(gòu)的示意圖。

具體實施方式

本發(fā)明的核心思想在于提供一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法和裝置，能夠避免訪問遠端內(nèi)存，提高數(shù)據(jù)傳輸速度，從而提高cpu的性能。

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本申請實施例提供的第一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法如圖1所示，圖1為本申請實施例提供的第一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法的示意圖，該方法包括如下步驟：

s1：獲取cpu的性能參數(shù)和指導值；

s2：獲取線程的數(shù)量和內(nèi)存控制器的數(shù)量；

s3：根據(jù)所述線程的數(shù)量、每個線程的計算量以及所述cpu的性能參數(shù)和指導值，評估cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度；

s4：根據(jù)所述cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度，將每個節(jié)點的本地內(nèi)存分割為預設數(shù)量的本地內(nèi)存塊，每個所述本地內(nèi)存塊對應所述節(jié)點中的一個內(nèi)存控制器；

s5：將所述線程綁定到每個節(jié)點相應的處理器核心上，利用對應的所述本地內(nèi)存塊執(zhí)行計算任務。

也就是說，根據(jù)每個內(nèi)存控制器對應的線程所需要的內(nèi)存大小來分配給其對應大小的本地內(nèi)存塊，這樣，處理器核心在處理數(shù)據(jù)時，就只需要調(diào)用分配好的本地內(nèi)存塊，避免調(diào)用遠端內(nèi)存，從而提高數(shù)據(jù)處理速度。

通過上述描述可知，本申請實施例提供的第一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法，由于包括獲取cpu的性能參數(shù)和指導值；獲取線程的數(shù)量和內(nèi)存控制器的數(shù)量；根據(jù)所述線程的數(shù)量、每個線程的計算量以及所述cpu的性能參數(shù)和指導值，評估cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度；根據(jù)所述cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度，將每個節(jié)點的本地內(nèi)存分割為預設數(shù)量的本地內(nèi)存塊，每個所述本地內(nèi)存塊對應所述節(jié)點中的一個內(nèi)存控制器；將所述線程綁定到每個節(jié)點相應的處理器核心上，利用對應的所述本地內(nèi)存塊執(zhí)行計算任務，因此能夠避免訪問遠端內(nèi)存，提高數(shù)據(jù)傳輸速度，從而提高cpu的性能。

本申請實施例提供的第二種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法，是在上述第一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法的基礎上，還包括如下技術特征：

所述評估cpu的性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度包括：

根據(jù)所述線程的數(shù)量和所述每個線程的計算量計算總數(shù)據(jù)量；

對比所述總數(shù)據(jù)量和所述cpu的指導值，評估所述cpu的性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度。

需要說明的是，為了避免遠程內(nèi)存的使用，只利用本地內(nèi)存處理任務，那么就必須事先計算需要多少內(nèi)存，再分配相應大小的本地內(nèi)存塊給每個線程，這樣就能夠提高數(shù)據(jù)處理速度。

本申請實施例提供的第三種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法，是在上述第二種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化方法的基礎上，還包括如下技術特征：

每個所述內(nèi)存控制器對應一個或多個所述處理器核心。

具體可以參考圖3，圖3為本申請的numa架構(gòu)的示意圖，其中處理器2中包括多個處理器核心3，每個內(nèi)存控制器4對應了兩個處理器核心3，每個處理器核心3對應一個線程1，而每個內(nèi)存控制器4對應一個本地內(nèi)存塊5，當然這僅僅是舉例，還可以將內(nèi)存控制器對應到一個或者多于兩個處理器核心，此處并不限制。

本申請實施例提供的第一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化裝置如圖2所示，圖2為本申請實施例提供的第一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化裝置的示意圖，該裝置包括：

第一獲取單元201，用于獲取cpu的性能參數(shù)和指導值；

第二獲取單元202，用于獲取線程的數(shù)量和內(nèi)存控制器的數(shù)量；

評估單元203，用于根據(jù)所述線程的數(shù)量、每個線程的計算量以及所述cpu的性能參數(shù)和指導值，評估cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度；

分割單元204，用于根據(jù)所述cpu的負載大小及其性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度，將每個節(jié)點的本地內(nèi)存分割為預設數(shù)量的本地內(nèi)存塊，每個所述本地內(nèi)存塊對應所述節(jié)點中的一個內(nèi)存控制器；

執(zhí)行單元205，用于將所述線程綁定到每個節(jié)點相應的處理器核心上，利用對應的所述本地內(nèi)存塊執(zhí)行計算任務。

也就是說，根據(jù)每個內(nèi)存控制器對應的線程所需要的內(nèi)存大小來分配給其對應大小的本地內(nèi)存塊，這樣，處理器核心在處理數(shù)據(jù)時，就只需要調(diào)用分配好的本地內(nèi)存塊，避免調(diào)用遠端內(nèi)存，從而提高數(shù)據(jù)處理速度。

本申請實施例提供的第二基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化裝置，是在上述第一種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化裝置的基礎上，還包括如下技術特征：

所述評估單元具體用于根據(jù)所述線程的數(shù)量和所述每個線程的計算量計算總數(shù)據(jù)量，對比所述總數(shù)據(jù)量和所述cpu的指導值，評估所述cpu的性能對緩存及內(nèi)存的依賴程度。

需要說明的是，為了避免遠程內(nèi)存的使用，只利用本地內(nèi)存處理任務，那么就必須事先計算需要多少內(nèi)存，再分配相應大小的本地內(nèi)存塊給每個線程，這樣就能夠提高數(shù)據(jù)處理速度。

本申請實施例提供的第三基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化裝置，是在上述第二種基于numa架構(gòu)的cpu性能優(yōu)化裝置的基礎上，還包括如下技術特征：

每個所述內(nèi)存控制器對應一個或多個所述處理器核心。

對所公開的實施例的上述說明，使本領域?qū)I(yè)技術人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對這些實施例的多種修改對本領域的專業(yè)技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。