本篇旨在認識一下以下三種CPU拓撲結構分別是什么：
- Symmetric multiprocessing (SMP)
- Non-uniform memory access (NUMA)
- Simultaneous Multi-Threading (SMT)
Symmetric multiprocessing (SMP)
對稱多處理（英語：Symmetric multiprocessing，縮寫為SMP），也譯為均衡多處理、對稱性多重處理，是一種多處理器的電腦硬件架構，在對稱多處理架構下，每個處理器的地位都是平等的，對資源的使用權限相同。現代多數的多處理器系統，都采用對稱多處理架構，也被稱為對稱多處理系統（Symmetric multiprocessing system）,其組織方式如下圖所示：
每個處理器都有自己的L1緩存，共享L2緩存，通過某種互聯方式（如系統總線）共享資源如內存和IO。
Non-uniform memory access (NUMA)
是什么
非統一內存訪問架構（英語：Non-uniform memory access，簡稱NUMA），是在許多multi-sockets系統中SMP設計的衍生品——CPU規模因摩爾定律指數級發展，而總線發展緩慢，導致多核CPU通過一條總線共享內存成為瓶頸，NUMA的出現，使得CPU平均划分為若干個Chip（不多於4個），每個Chip有自己的內存控制器及內存插槽，CPU訪問自己Chip上所插的內存時速度快，而訪問其他CPU所關聯的內存（下文稱Remote Access）的速度較慢，如下圖所示：
NUMA相關的幾個概念有node、socket、core和thread，先來一張示意圖：
- Socket是一個物理上的概念，指的是主板上的cpu插槽
- Node是一個邏輯上的概念，上圖中沒有提及。由於SMP體系中各個CPU訪問內存只能通過單一的通道，導致內存訪問成為瓶頸，cpu再多也無用。后來引入了NUMA，通過划分node，每個node有本地RAM，這樣node內訪問RAM速度會非常快。但跨Node的RAM訪問代價會相對高一點
- Core就是一個物理cpu,一個獨立的硬件執行單元，比如寄存器，計算單元等
- Thread就是超線程（HyperThreading）的概念，是一個邏輯cpu，共享core上的執行單元
下面是SMP和NUMA的對比圖：
由此可以總結這樣的邏輯關系(包含):Node > Socket > Core > Thread
查看CPU信息
常用的方式是lscpu和numactl：
[root@10e131e69e15 ~]# lscpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 32
On-line CPU(s) list: 0-31
Thread(s) per core: 2
Core(s) per socket: 8
Socket(s): 2
NUMA node(s): 2
Vendor ID: GenuineIntel
CPU family: 6
Model: 63
Model name: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v3 @ 2.40GHz
Stepping: 2
CPU MHz: 1712.343
BogoMIPS: 4793.31
Virtualization: VT-x
L1d cache: 32K
L1i cache: 32K
L2 cache: 256K
L3 cache: 20480K
NUMA node0 CPU(s): 0-7,16-23
NUMA node1 CPU(s): 8-15,24-31
可以看到，我們172.28.8.15的物理機上一共有兩顆CPU（Sockets:2），每顆CPU 8核（Cores per socket:8），每一個核是雙線程（Threads per core:2），所以一共2*8*2 = 32個processor。此外可以看到當前是NUMA架構，node0包含第0-7,16-23個的CPU，node1包含第8-15,24-31個CPU。我們還可以使用numactl -H或numactl --hardware查看NUMA信息：
[root@10e131e69e15 ~]# numactl -H
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7 16 17 18 19 20 21 22 23
node 0 size: 32652 MB
node 0 free: 280 MB
node 1 cpus: 8 9 10 11 12 13 14 15 24 25 26 27 28 29 30 31
node 1 size: 32768 MB
node 1 free: 64 MB
node distances:
node 0 1
0: 10 21
1: 21 10
一共兩個node，每個node32G內存。注意，因為我們開啟了HyperThreading，所以兩個node上的CPU並不是連續的，綁定時避免綁定到兄弟核上。
如果是非NUMA架構，則所有的cpu都划分到一個node中，如：
[root@f-packstack-q ~(keystone_admin)]# numactl --hardware
available: 1 nodes (0)
node 0 cpus: 0 1 2 3
node 0 size: 8095 MB
node 0 free: 555 MB
node distances:
node 0
0: 10
注：在OpenStack中，SMP CPU被稱為cores（核心），NUMA單元或節點被稱為sockets（套接字），而SMT CPU被稱為thread（線程）。例如，帶有HyperThreading（超線程技術）的四sockets八cores系統將有四個sockets，每個socket八個內核，每個內核兩個線程，共64個（邏輯）CPU。
Simultaneous Multi-Threading (SMT)
同步多線程（英語：Symmetric multithreading，縮寫為SMT）是一種在一個CPU 的時鍾周期內能夠執行來自多個線程的指令的硬件多線程技術。本質上，同步多線程是一種將線程級並行處理（多CPU）轉化為指令級並行處理（同一CPU）的方法。
SMT是與SMP相輔相成的設計。盡管SMP系統中的CPU共享總線和一些內存，但SMT系統中的CPU共享更多的組件。共享組件的CPU稱為線程同級。所有CPU在系統上都顯示為可用的CPU，並可以並行執行工作負載。但是，與NUMA一樣，線程競爭共享資源。
Reference
[1].Cpu bindings (一) 理解cpu topology
[2].NUMA架構的CPU -- 你真的用好了么？
[3].NUMA體系結構詳解
[4].CPU topologies - OpenStack