В общем случае для организации работы множества процессов операционная система предоставляет каждому процессу определённый период времени (обычно порядка миллисекунд), после чего процесс переводится в пассивный режим.
Планировщик выполнения заданий, переводя процесс из пассивного режима, выбирает ядро, которое не обязательно совпадает с тем, на котором процесс выполнялся до этого. Нередко получается так, что процесс «гуляет» по всем ядрам, имеющимся в системе. Даже в случае с SMP-системами влияние на скорость работы программы при такой миграции заметно, а в NUMA-системах это приводит ещё и к большим задержкам при доступе в память.
Для того, чтобы избавиться от паразитного влияния миграции процессов между ядрами, используется привязка процессов к ядрам (processor affinity, или pinning). Привязка может осуществляться как к отдельному ядру, так и к нескольким ядрам или даже к одному и более NUMA-узлам. С применением привязки миграция процессов или будет происходить контролируемым образом, или будет исключена вовсе.
Аналогичная проблема присутствует и в механизме выделения памяти пользовательским процессам. Допустим, процессу, работающему на одном NUMA-узле, требуется для работы выделить дополнительную память. В какой области памяти будет выделен новый блок? А вдруг он попадёт на достаточно удалённый NUMA-узел, что резко уменьшит скорость обмена? Для того, чтобы избежать выделения памяти на сторонних узлах, есть механизм привязки процессов к памяти определённого NUMA-узла (memory affinity).
В нормальном случае каждый процесс параллельной программы привязывается к определённым NUMA-узлам как по ядрам, так и по памяти. В этом случае скорость работы параллельной программы не будет зависеть от запуска и будет достаточно стабильной. При запуске параллельных программ такая привязка не просто желательна, а обязательна. Более подробно данный вопрос рассмотрен в главе «Библиотеки поддержки параллельных вычислений», где описываются различные среды параллельного программирования.
В большинстве современных процессоров компании Intel используется технология HyperThreading. Благодаря этой технологии каждое вычислительное ядро представлено в системе как два отдельных ядра. Конечно, эффективность использования аппаратных ресурсов в этом случае сильно зависит от того, как написана программа и с использованием каких библиотек и каким компилятором она собрана. В большинстве случаев параллельные вычислительные программы написаны достаточно эффективно, поэтому ускорения от использования технологии HyperThreading может не быть, и даже наоборот, будет наблюдаться замедление от её использования.
На суперкомпьютерах эта технология вообще может быть отключена в BIOS каждого узла, чтобы не вносить дополнительных трудностей в работу параллельных программ. Как правило, эта технология не приносит ускорения для вычислительных программ. Если вы используете небольшой набор программ на суперкомпьютере, проверьте их работу с включённым и отключённым HyperThreading и выберите лучший вариант. Обычно мы рекомендуем включить её, но при этом указать системе управления
