编者按：飞腾作为国内 CPU 设计的领先企业，其 CPU 在各行各业已经获得的广泛应用。为了广大客户更好的使用 CPU、更好的提升性能，本文将详细介绍飞腾服务器 CPU 的性能调优原理以及相应调优方法。整理自龙蜥大讲堂，文末附获取 PPT 方式，欢迎查看！
一、软件调优的方式
算法优化是指对算法的有关性能进行优化，比如时间复杂度等。为了提升算法的处理问题的能力，通常需要对算法进行合理优化。
2）NEON 是一种 SIMD 指令，可以运用在信号处理，向量运算等场合
根据体系结构的特点，针对系统和应用程序进行合理配置和部署调优。本文主要介绍该调优方法。
• 每 NUMA 含 8 个核，一个 DDR4 控制器
• 两个 PEU 单元、PEU0 连接在 NUMA0、PEU1 连接在 NUMA6
（
图1/ FT-2000+/64 内部体系结构图）
（图2/S2500内部体系结构图）
• 每 NUMA 含 8 个核，一个 DDR4 控制器
每个 NUMA 的 CPU 访问本 NUMA DDR 控制器的内存性能最佳，访问其他 NUMA 性能有一些差异。
PEU0 上的外设访问 NUMA0 内存性能最佳，PEU1 访问 NUMA6 内存性能最佳。
CPU 和外设访问其它 socket 的内存比访问本路内存性能更低。
NUMA（Non Uniform Memory Access），即非一致内存访问，是针对 UMA（Uniform Memory Access）提出的。NUMA 架构下，多 CPU 对主存的访问并非对等的，每个 CPU 都有自己的主存， CPU 与自己的主存物理上距离更近，访问速度更快，而访问远端存储器的速度相对要慢。
Linux 内核支持这种特性，配置 numa 支持对驱动和应用程序来说确实会有不少的性能提升。
实例：
多进程的音视频处理服务器，每个进程含 6 个线程，各进程相互独立。运行8个服务进程，程序延时抖动很大，性能波动。
优化原理：
每个进程绑定到一个 NUMA 的 8 个 CPU，每个进程从本地 NUMA 分配内存，避免跨 NUMA 分配内存带来的访存带宽变低和延迟的影响。
使用 numcactl 绑定服务器进程，并指定内存分配策略.-C 指定 cpu 号，-l 指定当前的节点分配内存的：
numactl -C $cpus -
l
音视频服务器。
实例：
飞腾数学处理库，使用多线程进行矩阵运算，使用 NUMA API 分配内存提升性能。
优化原理：
根据每个线程运行的 CPU 所处的 numa 分配矩阵运算所需要的内存，这样运算的线程访存速率最快，同时配合使用 NEON 指令集对程序进行优化。
实例：
25G 网卡 iperf3 测试性能调优。
优化原理：
网卡队列中断亲和性均衡设置到对应PEU所在的核，提升网卡DMA访存的性能。
systemctl stop irqbalance.service
cat /proc/interrupts | grep $eth | awk -F ':' '{print $1}'
3）根据具体 CPU 的体系结构，使用 lspci -tv 确定网卡所属的 PEU。
4）将每个中断分别绑定在网卡所属 NUMA 对应的一个核上，并且均匀分配。cpu指定 CPU 编号，irq 指定中断编号。
echo $cpu> /proc/irq/$irq/smp_affinity_list
（图4/ iperf3测试）
优化原理：
每个 pci 设备在 pci devie 目录下有一个 numa_node 的属性，记录设备所在的 numa_node 信息，dpdk 内存管理根据该信息从对应 numa 内存区域分配接收缓冲区。确保系统中 numa_node 信息分配正确，提升 IO 传输的性能。
1）根据具体 CPU 的体系结构，使用 lspci -tv 确定网卡所属的 PEU。
2）查看网卡的 numa_node 是否正确配置，其中pci_addr表示设备pci地址
cat /sys/bus/pci/devices/pci_addr/numa_node
3）根据网卡所连接的 PEU，配置网卡的 numa_node，其中 numaNode 表示 numa 编号，pci_addr 表示设备 pci 地址。
echo $numaNode > /sys/bus/pci/devices/pci_addr/numa_node
（
图5/dpdk testpmd 测试数据）
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