DDR5-5600 ECC 与 NUMA 绑定带宽评估：Stream 与 numactl 可验证实践

## 摘要

服务器平台在 DDR5 时代提供更高带宽与 ECC 可靠性。本文以 `Stream` 与 `numactl` 为核心，评估单/多线程下的本地与远端 NUMA 访问带宽差异，指导数据库与计算负载的内存亲和性优化。

## 理论与平台说明

• DDR5-5600 单通道峰值带宽约 44.8 GB/s；多通道线性叠加受控制器与拓扑影响
• Xeon/EPYC 平台提供多个内存通道与 NUMA 节点；跨节点访问通常带来更高延迟与更低带宽

## 工具与环境

• Linux：`numactl`, `lscpu`, `numactl -H` 查看 NUMA 拓扑
• 基准：Stream（https://www.cs.virginia.edu/stream/）

## 安装与编译

wget https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/stream.c
gcc -O3 -fopenmp -march=native -o stream stream.c

## 本地/远端 NUMA 绑定评估

本地节点：

numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ./stream

远端节点：

numactl --cpunodebind=0 --membind=1 ./stream

观测：`Copy/Scale/Add/Triad` 四项带宽，本地通常高于远端；多线程下对比更明显。

## 多线程与并行度

OMP_NUM_THREADS=16 numactl --cpunodebind=0 --membind=0 ./stream
OMP_NUM_THREADS=16 numactl --cpunodebind=0 --membind=1 ./stream

关注线程数对带宽的饱和点，结合 `lscpu` 的核心/线程数与内存通道数优化并行度。

## 生产优化建议

• 数据库（如 PostgreSQL/Redis）将共享内存与热点数据绑定到计算所在节点
• 批处理计算预分配并绑定工作集，减少跨 NUMA 访问
• 在容器编排中使用 CPU/内存亲和策略，避免工作负载漂移导致带宽抖动

## 验证注意事项

• 固件与微码保持最新；关闭影响一致性的后台任务
• 基准前确保系统无内存压力与交换（`vmstat`, `free`）

## 参考

• Stream 官方文档
• numactl 与 NUMA 拓扑工具指南