Non-Uniform Memory Access (NUMA)
先從假設說起
在之前學習 frame allocation 的過程中，我們都有一個隱含的假設：所有記憶體的存取速度都一樣，CPU 存取任何一塊記憶體花費的時間相同。這個假設在單顆 CPU 的系統中大致成立，但在現代的多處理器系統中，這個假設就不再正確了。
什麼是 NUMA？
現代伺服器或高效能電腦通常有多個 CPU，每個 CPU 旁邊都有一塊「就近」的記憶體，CPU 之間再透過 interconnect（系統匯流排）互相連接。CPU₀ 旁邊有 memory₀，CPU₁ 旁邊有 memory₁，以此類推。
關鍵點在於：CPU₀ 存取 memory₀ 的速度，遠快於它去存取 memory₁ 或 memory₂，因為後者需要跨過 interconnect 才能到達，延遲更高。這種「存取速度因距離而不同」的架構就叫做 NUMA。
對 OS 的挑戰
這對 frame allocation 造成了新的問題。如果 OS 隨意把 frame 分配給 process，可能讓一個跑在 CPU₀ 上的 thread 去存取 memory₃ 的 frame，造成不必要的延遲。
因此最佳策略是：把 thread 的記憶體分配在它正在執行的 CPU 旁邊的記憶體，同時也要盡量讓 scheduler 把同一個 thread 排在同一顆 CPU 上執行，避免 thread 搬到另一顆 CPU 後，原本分配的記憶體又變成「遠端記憶體」。