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作者： tokenpocketapp安卓版下载官网

2024-03-07 21:40:25

通过代码实现IDA分析——以OpenSeesPy为例 - 知乎

通过代码实现IDA分析——以OpenSeesPy为例 - 知乎切换模式写文章登录/注册通过代码实现IDA分析——以OpenSeesPy为例Showmaker树洞，如果你认识我，请假装没看到0 前言“Some of these difficulties are of great importance, while others are simply a nuisance. Reducing the issue to its simplest case helps to separate the important ideas from the merely tedious.” 对于大多数问题，抛开重要的难点部分，其余的过程是冗长杂余的，解决的方法在于建立一个简单的例子，将重要的观点从繁杂的事物中抽丝剥茧出来。Keith D. Hjelmstad, 2003IDA分析方法是目前主流评估结构抗震能力的方法之一，被广泛应用于工程研究和应用中，并被FEMA 350和FEMA P695等多个指导手册应用，本文主要介绍使用代码实现IDA分析过程，供同行参考。文章的结构为：1.IDA分析简介；2单自由度系统IDA分析算例讲解；3.IDA分析的详细代码。1.IDA简介 IDA（Incremental Dynamic Analysis）全称为增量动力分析法，由Bertero和Vamvatsikos对该方法的理论和运用进行系统总结。是现目前主流的评估结构抗震能力的方法之一。相较于Pushover法，其优势在于：① 能反映结构在不同地震强度下的性能特征，如结构的变形、屈服能力和极限状态。② 使用真实的台站地震记录对结构进行时程分析，能较为真实地反应结构地震作用下的响应③ 通过多条地震记录进行IDA分析，可以研究地震本身如频率特性以及不确定性对结构造成的影响。 IDA的基本原理是对地震波的强度进行调幅，输入至结构进行非线性时程分析，通过不断增大幅值观察结构从弹性到倒塌的全过程反应。IDA方法的输出结果为IDA曲线，单个点则对应单次非线性时程分析，单条IDA曲线反应的是地震动强度指标IM（Intensity Measure）和结构的损伤指标DM（Damage Measure）之间的关系，多条IDA曲线组成的曲线簇则能反映结构响应在不同地震作用下的离散性。其中，IM反映输入地震的强度，应具有单调和可调性，如峰值加速度PGA、峰值速度PGV、谱加速度Sa、Arias Intensity、非线性反应谱参数等；而DM反应地震作用下结构的性能，如最大层间位移角θmax，最大基地剪力 Vmax，屋面位移角θr,max等。2简单算例 OpenSees主要开发者之一的Micheal Scott H个人主页的文章中梳理了很多 OpenSees运行、结构动力学、杆系结构弹塑性分析原理，其中有一篇讲解关于单自由度系统的IDA分析，对用代码实现IDA分析比较有启发性，这里对代码进行简单的解读，文章的原文见：https://portwooddigital.com/2021/10/31/the-little-ida/代码：g = 386.4

# Seismic weight and mass

W = 500

m = W/g

# Stiffness and strength

Tn = 1.0

wn = 2*3.14159/Tn

k = m*wn**2

Fy = 300

import openseespy.opensees as ops

ops.wipe()

ops.model('basic','-ndm',1,'-ndf',1)

ops.node(1,0); ops.fix(1,1)

ops.node(2,0); ops.mass(2,m)

ops.timeSeries('Path',1,'-dt',0.02,'-filePath','tabasFN.txt','-factor',g)

ops.uniaxialMaterial('Hardening',1,k,Fy,0,0)

ops.element('zeroLength',1,1,2,'-mat',1,'-dir',1)

ops.analysis('Transient')

# Analysis duration and time step

Tf = 40.0

dt = 0.01

Nsteps = int(Tf/dt)

# Arrays for plotting

Uplot = []

gmPlot = []

# Maximum and increment in ground motion factor

maxGM = 2.0

dgm = 0.05

gmFact = 0.0

while gmFact < maxGM:

gmFact += dgm

gmPlot.append(gmFact)

ops.remove('loadPattern',1)

ops.reset()

# Redefine ground motion with new factor

ops.pattern('UniformExcitation',1,1,'-accel',1,'-factor',gmFact)

# Perform analysis and record maximum displacement

Umax = 0

for i in range(Nsteps):

ops.analyze(1,dt)

U = ops.nodeDisp(2,1)

if abs(U) > Umax:

Umax = abs(U)

Uplot.append(Umax) 需要说明的是采用的是英制单位，首先建立单自由度，一维空间，建立坐标相同两点，使用零长度单元连接，模型如图所示（图中两点有距离主要是方便大家理解），固定节点1自由度，对节点2赋予质量，用于后续的结构动力分析。恢复力模型采用双折线的随动硬化模型，为了使结构的自振周期为1s，将质量设定为500kip（英制千磅力）/g。根据公式 k=m(\frac{2\pi}{T_{n}})^{2} 反推出赋予给单自由度系统的刚度，屈服力设定为300kip。模型及采用的本构模型（图片来源：https://portwooddigital.com/2021/10/31/the-little-ida/）动力分析代码不予赘述，地震波采用的tabasFN（源文件可在PEER官网上下载）。初始调幅系数为0，设定终止计算的条件为调幅系数≤2，循环进行动力分析计算，并每次计算完成后，用两个列表分别记录节点2的位移和地震调幅系数。完成单次计算后，如果调幅系数仍小于2，则在原有的基础上增加0.05，直到调幅系数大于2。结束计算后，用pyplot绘制两个列表的关系图即单根IDA曲线，如下图所示。单条IDA曲线（图片来源：https://portwooddigital.com/2021/10/31/the-little-ida/）在调幅系数小于0.6前，结构的位移最初是呈线性的；调幅系数达到1后，结构位移突然增大；调幅系数继续增大后产生复苏（resurrection，指调幅系数增大，响应反而减少的现象），调幅系数1.5以后，曲线基本进入平直段，基本可以判定结构已经动力失稳。概括上述代码的功能，即：在达到设定阈值前不断的提升地震强度，从而获取结构动力响应与地震动强度的关系曲线。通过这个简单的算例可以了解到IDA方法的本质在于，观察损伤指标DM随强度指标IM增大产生趋势，判断结构是否已经动力失稳。上述代码需要注意的是，由于在模型文件中循环进行动力分析计算，每次计算都会指定一个编号为1的基底激励的荷载模式，所以每次计算前应使用remove命令移除loadpattern为1的荷载模式，否则程序计算会报错，提示编号为1的荷载模式已经存在。3 基于hunt Trace Fill算法的IDA分析代码待后续跟新推荐阅读[1] Vamvatsikos D, Cornell C. Tracing and post-processing of IDA curves: Theory and software implementation[R]. Report No RMS, 2001, 44.[2] Vamvatsikos D, Cornell C A. Incremental dynamic analysis[J]. Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 2002, 31(3): 491-514.[3] Cornell C A. Applied incremental dynamic analysis[J]. Earthquake Spectra, 2004, 20(2): 523-553.编辑于 2024-03-02 09:59・IP 属地四川结构工程防灾减灾工程抗震赞同 2添加评论分享喜欢收藏申请

《深入理解计算机系统》第二章：整数的表示_在计算机中umax是什么意思-CSDN博客

《深入理解计算机系统》第二章：整数的表示

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《深入理解计算机系统》第二章：整数的表示

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《深入理解计算机系统》第二章：整数的表示前言一、64位机器上的数据类型二、无符号数的编码2.1 表示和计算2.2 UMax

三、有符号数的编码3.1 补码3.2 TMax&TMin

四、U2T&T2U 有无符号数的转换五、unsigned注意事项5.1 注意15.2 注意25.3 注意35.4 如果正确使用unsigned

六、Sign Extension 位扩展6.1 位扩展的注意事项6.2 有符号数扩展的数学证明

七、Truncating Numbers 位截断7.1 截断无符号数7.2 截断有符号数

总结

前言

我将在本篇文章，详细回顾一下自己对整数的表示的理解。

一、64位机器上的数据类型

需要注意的是，在64位机器上，long类型8个字节，然而在32位机器上long只占4个字节。unsigned是无符号数，原则上恒大于等于0的数。是C语言的专属特性，其他语言均不支持无符号数。

二、无符号数的编码

2.1 表示和计算

使用B2U表示将二进制数表示成无符号数，举个例子如下： CSAPP原书里面给出了一个图形的方式来表示无符号数：如上图所示，二进制【x1,x2,x3,…】等于，所有位为1的进度条的长度相加得到的和。

2.2 UMax

UMax: 无符号数的最大值无符号的最大值是，所有位全为1；十进制的最大值表示：2^n-1;其中n是字节数。

三、有符号数的编码

无符号数不需要符号位来表示一个数，这样对于无符号数是比较简单和高效的，但是不能用来标识有符号数。在计算机中有符号数的表示使用补码的形式。关于为什么是补码，我觉得这个博客讲的还可以,因为有种种原因吧，补码可以直接用于数字的计算。

3.1 补码

正数的补码 == 正数本身负数的补码 == 原码的基础上, 符号位不变,其余各位取反, 最后+1

使用一个向量来表示有符号数，它的计算公式如下所示： 10000010 = -2^7 + 2 = -126，在比如下图所示：

关于符号位，要理解负权重的概念，不能简单的当作成一个符号位需要注意的是-1在任何字节的补码表示下都是全1

3.2 TMax&TMin

TMax：有符号数的最大值

TMin：有符号数的最小值

四、U2T&T2U 有无符号数的转换

有符号位和无符号位之间的转换规则是: 1、位模式表示不变 2、需要重新解释 3、需要加减2^w 下面看一下公式的推导：下面看一下CSAPP的图：接下来看一个T2U的案例：

五、unsigned注意事项

C语言中，有符号数与无符号数的运算，会将有符号数转换成无符号数

5.1 注意1

，如下图的案例所示。 a = -1，但是当其与有符号数进行比较运算时，a的值会被转换成无符号数，x < 0时，T2U(x) = x + 2^w，也就是a会转成 -1 + 4 294 967 296 ==>4 294 967 295，而4 294 967 296是大于0的，所以会输出 -1 > 0 的结果。

5.2 注意2

下图所示的这种情况是因为 length - 1 应该等于 -1 ，但是在C语言中，无符号数与有符号数之间的运算，会将有符号数转换成无符号数，所以-1转成无符号数之后，就是无符号的最大数，但是数组的范围是有限的，当数组下标到达最大无符号数的时候，数组肯定会出现访问越界。

5.3 注意3

下面这个例子来自于南大的课件，同样当n = 0是，n - 1 会被转换成无符号的最大值，而无符号数i是天然小于等于UMax的，所以这里会出现死循环。

5.4 如果正确使用unsigned

大神提出的解决方法如上图所示，但是除非必要，尽量不使用unsigned，是避免出现这种问题的最直接方法。

六、Sign Extension 位扩展

6.1 位扩展的注意事项

1、无符号数的扩展，直接前面补0即可 2、有符号数的扩展，需要将无符号位进行扩展，比如下图所示：有符号负数的扩展，前面补零；有符号负数的扩展前面补1。正数的扩展没有什么好说的，比如byte类型的数7转成int类型,直接高位填充0即可。

00000111->00000000 00000000 00000000 00000111

负数的扩展，则是直接填充1

10000111(-121) -> 11111111 11111111 11111111 10000111

可以算一下上边负数的扩展是正确的。注意：C++中负数不支持左移位，因为结果是不定的，比如：int c = (unsigned int)(a & b) << 1;具体看leetcode上剑指offer65题

6.2 有符号数扩展的数学证明

定义二进制转补码的函数B2T：根据数学归纳法，要想证明（1）和（2）相等，可以最终归为证明B2T(w+k) == B2T(w+k-1)。综上所述，当有符号数从一个较小的数据类型转成较大的数据类型时，进行符号位扩展可以保证数值不变。

七、Truncating Numbers 位截断

7.1 截断无符号数

当较大的数据类型转成较小的数据类型时，会发生位截断。比如下图所示，将int类型的53191，这个数字显然大于short所能表示的数字范围，就会发生截断，将高16位丢弃，保留低16位，造成了数值的变化。截断的原理类似于取余操作，比如将123456对1000进行取余，即可保留后三位数字。

7.2 截断有符号数

有符号的数截断分为两步： 1、用无符号数的函数映射来解释底层的二进制位，然后使用无符号的截断方式对数值进行截断。 2、将第一步得到的无符号数转换成有符号数经过上面两步，即可完成对有符号数的截断。

总结

整数的表示是计算机基础体系结构中十分重要的基础知识，作为一个程序员，掌握良好的计算机体系结构，是基本素养。其中对于有符号数与无符号的数的运算，是容易忽视的点，如果不仔细学习一下，当出现Bug时，可能都搞不清楚为什么。

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《深入理解计算机系统》第二章：整数的表示

《深入理解计算机系统》第二章：整数的表示文章目录《深入理解计算机系统》第二章：整数的表示前言一、64位机器上的数据类型二、无符号数的编码2.1 表示和计算2.2 UMax三、有符号数的编码3.1 补码3.2 TMax&TMin四、U2T&T2U 有无符号数的转换五、unsigned注意事项5.1 注意15.2 注意25.3 注意35.4 如果正确使用unsigned六、Sign Extension 位扩展6.1 位扩展的注意事项6.2 有符号数扩展的数学证明七、Truncating Num

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计算机学科的发展，与其说是众人拾柴火焰高，不如说是天才引导的

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文章目录第2章信息的表示和处理2.1 信息存储2.1.1 十六进制表示法2.1.2 字数据大小2.1.3 寻址和字节顺序2.1.4 表示字符串2.1.5 表示代码2.1.6 布尔代数简介2.1.7 C语言中的位级运算2.1.8 C语言中的逻辑运算2.1.9 C语言中的移位运算2.2 整数表示2.2.1 整型数据类型2.2.2 无符号数的编码2.2.3 补码编码2.2.4 有符号数和无符号数之间的转换2.2.5 C语言中有符号数与无符号数2.2.6 扩展一个数字的位表示2.2.7 截断数字2.2.8 关于有

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Ubuntu16.04/18.04配置mumax3+oommf - 知乎

Ubuntu16.04/18.04配置mumax3+oommf - 知乎切换模式写文章登录/注册Ubuntu16.04/18.04配置mumax3+oommf风维月魄水至清则无鱼，人志坚则无敌2021.4.23更新：重装amax，发现之前没有放mumax3的编译命令。。。加上了。2020.9.16更新：更新百度网盘链接。2019.9.26更新：从零开始安装cmax，文件基本都是用scp命令从bmax拷过来的，修复了文中若干bug，包括安装mumax3和添加环境变量等。2019.7.14更新：将ActiveTcl8.6.6换成了8.6.8，百度网盘链接更新，里面加入了win下安装环境的软件，文末加入使用的文件名截图，所使用的文件请对号入座。-----------------------------------------------------------------------------------------------去年是配了一台服务器的，但是当时用的方法比较局限，而且都忘了，肝了两天，在两台电脑上都配置好了微磁学模拟环境。两台电脑配置分别如下，都通过测试。bmax：ubuntu16.04 + xfce4 + intel e5-2643 v3 + gtx 1080Tikm：Xubuntu18.04 + intel e3-1230 v2 + gtx 750Timumax3官方推荐的代码如下：sudo apt-get install git golang-go gcc nvidia-cuda-toolkit nvidia-cuda-dev nvidia-340 gnuplot

GOPATH=$HOME go get -u -v github.com/mumax/3/cmd/mumax3不建议使用官方推荐，第一，1080Ti不支持nvidia-340；第二，cuda版本太低（7.5.17）；第三，github国内连接速度问题。不过，官方推荐的不会在编译和运行过程中出现各种bug。以下安装过程，需要用到的文件在文末会给出官网链接，以及备份链接。一、安装mumax31、安装nvidia显卡驱动我比较喜欢用apt方式安装，虽然cuda里面带有nvidia官方驱动，但是之前用apt装了一个，又装了官方的，把系统搞崩溃了，无法使用nvidia-smi，全部卸载重装一点用都没有。所以建议不是安装最新驱动的话就用apt安装就可以了。sudo apt-get update # 更新源

sudo dpkg --list | grep nvidia-* # 查看nvidia相关驱动版本

sudo apt-get --purge remove nvidia-* # 清除已安装的nivdia驱动

sudo apt-cache search nvidia-* # 寻找可用的nvidia驱动

sudo apt-get install nvidia-384 # 16.04安装了384.130，18.04安装了390.1162、安装cuda-9.0官网要求显卡驱动版本>=384.81，均符合。cuda-9.0最高支持gcc/g++6.0，ubuntu16.04符合，18.04不符合，需降级。注意：安装之前要关闭桌面，并且kill掉所有vnc桌面。在实体机上按住ctrl+alt+f1，即可切换到命令行（ctrl+alt+f7切回），远程ssh直接操作即可。gcc --version # 查看gcc的版本

g++ --version

sudo apt-get install gcc-5 g++-5 # 安装gcc/g++5，实际安装了5.5

cd /usr/bin

sudo mv gcc gcc.bak # 备份

sudo mv g++ g++.bak

sudo ln -s gcc-5 gcc # 重新链接

sudo ln -s g++-5 g++

sudo service lightdm stop # 关闭桌面，ubuntu发行版则关闭gdm

sudo bash cuda_9.0.176_384.81_linux.run # 安装cuda-9.0

sudo bash cuda_9.0.176.1_linux.run # 安装补丁包

sudo bash cuda_9.0.176.2_linux.run

sudo bash cuda_9.0.176.3_linux.run

sudo bash cuda_9.0.176.4_linux.run小技巧：安装cuda-9.0出现菜单，enter向下一行，空格向下一页，10000+enter直接到底。安装cuda-9.0选项大致如图：ubuntu 16.04ubuntu 18.04，官网上没有cuda-9.0的支持，但实际上可以装。补丁包没什么好说的，accept就可以了。等等还没结束，还需要添加环境变量，个人习惯添加到终端变量中。vim ~/.bashrc # 在尾部增加框线内部分

-----------------------------------------------------------------

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64

-----------------------------------------------------------------

source ~/.bashrc # 更新终端环境变量，注意要重启终端3、安装mumax3github上有release发行包，这里用的是3.9.3版本。先安装golang-go，添加GOPATH环境变量。再创建mumax3的安装位置。sudo apt install golang-go

sudo vim /etc/profile # 在尾部增加框线内部分

-----------------------------------------------------------------

export GOPATH="/home/bmax/go"

-----------------------------------------------------------------

source /etc/profile # 更新环境变量

mkdir -p ~/go/src/github.com/mumax # 其实这个地方只要有go这个文件夹就可以了，我是为了和官方安装看起来一样winscp上传源代码，直接解压并将文件夹名字改名为3（其实你改不改改名没关系，我有强迫症），放到"~/go/src/http://github.com/mumax" 下。 cuda-9.0去掉了cufft，编译前需要修改cuda /cufft /mode.go，见官方分支，将官方的第14\16\17\28\30\31行用 "\\" 注释掉，注意别注释掉 "}"。我在文末发的是已经修改过的，可用下面命令解压到指定文件夹。3.10β版本在cuda-9.0上编译会报很多errors，暂时无解。unzip ~/Downloads/mumax3.9.3_cuda-9.0修改版源代码.zip -d ~/go/src/github.com/mumax/

cd $GOPATH/src/github.com/mumax/3/cmd/mumax3

go install # 编译mumax3添加一下环境变量，若不添加会提示mumax3命令不存在vim ~/.bashrc # 在最后一行添加框线内部分

-------------------------------------------

export PATH="/home/bmax/go/bin:$PATH"

-------------------------------------------

source ~/.bashrc到此mumax3应该可以用了，在终端运行一个例子试一下mumax3 Sdandard_problem_4.mx3输出最后看到run(1e-9)并且.out文件夹里看到输出了7个.ovf文件就成功了。二、安装oommf安装oommf之前需要配置tcl/tk环境，并且不同版本对tcl/tk的版本要求也比较严格，见官网说明，在linux系统中还需要g++编译器（安装cuda时已经安装）。这里安装oommf12b2版本，用ActiveTcl配置tcl/tk环境，版本是8.6.8（8.6.6以后的8.6.x版本都可以）。1、安装ActiveTcl-8.6.8winscp上传压缩包到用户目录，解压，运行安装文件。tar zxf ActiveTcl-8.6.8.0-x86_64-linux-glibc-2.5.tar.gz # 解压

cd ActiveTcl-8.6.8.0-x86_64-linux-glibc-2.5-28eabcbe7 # 进入文件夹

sudo bash install.sh # 安装安装完以后在~/.bashrc文件里添加环境变量，如果之前安装了Anaconda，需要暂时注释Anaconda的环境变量，没安装则不用管。#------ActiveTcl--------

export PATH="/opt/ActiveTcl-8.6/bin:$PATH"

# added by Anaconda3 installer

# export PATH="/home/bmax/anaconda3/bin:$PATH"2、安装oommf12b2winscp上传压缩包到用户目录，解压，进入目录tar -zxvf oommf12b2_20180930.tar.gz -C /home/bmax

cd ~/oommf运行下面的命令可以查看相关环境tclsh oommf.tcl +platform运行下面第三条命令可以编译安装，三条全部运行可用于升级，运行前两条可以卸载之前版本tclsh oommf.tcl pimake upgrade

tclsh oommf.tcl pimake distclean

tclsh oommf.tcl pimake编译可能出错，提示x11安装不完整，执行下列命令，再运行一下上面三条命令sudo apt-cache search x11-dev # 查询哪部分没装

sudo apt-get install libghc-x11-dev此时运行下列命令，可以打开oommftclsh oommf.tcl3、建立启动脚本你以为就这么完了？不可能的！有时我们会安装Anaconda来管理python，这时就要把Anaconda的环境变量添加回来，将ActiveTcl的环境变量注释掉#------ActiveTcl--------

# export PATH="/opt/ActiveTcl-8.6/bin:$PATH"

# added by Anaconda3 installer

export PATH="/home/bmax/anaconda3/bin:$PATH"在oommf文件夹中新建一个.sh脚本，路径和需要哪条命令可以自己更改vim ~/oommf/omf.sh # 添加框线内部分

----------------------------------------------------------------

/opt/ActiveTcl-8.6/bin/tclsh /home/bmax/oommf/oommf.tcl # 启动

# +platform

# upgrade

# distclean

# pimake

-----------------------------------------------------------------前面的操作都可以用ssh和wincp操作，后面需要用到vnc，打开桌面右键新建一个Launcher（启动器），Name处可以写oommf，Command处填sh /home/bmax/oommf/omf.sh用户名和路径记得改成自己的。Icon（图标）选择Image Flile，找到oommf文件夹下的oommf.ico，改名为oommf.png，然后确定，save。双击启动器即可启动，首次启动弹出窗口选择中间的选项，标记为可执行。Now you can be happy and I can cry.所用文件：所用软件：百度网盘提取码：df6q官网软件：CUDA ，mumax3 ，ActiveTcl(没找到之前版本)，oommf参考链接：https://github.com/mumax/3Basic InstallationCUDA Toolkit Documentation linux 下安装 oommf -泡泡鱼的家-搜狐博客cuda: do not mention deprecated/removed CUFFT modes in the correspond… · mumax/3@ebeabb0 （个人原创，转载请注明源链接地址）编辑于 2021-04-23 15:42磁学模拟shell 脚本赞同 1178 条评论分享喜欢收藏申请

Linux内存管理(1) -- UMA和NUMA_uma linux-CSDN博客

Linux内存管理(1) -- UMA和NUMA

最新推荐文章于 2023-09-09 14:50:11 发布

Hacker_Albert

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了解UMA和NUMA 两种架构模型参考此处

1.模型起源2.UMA模型，NUMA模型2.1.UMA模型2.2.NUMA模型

1.模型起源

若干年前，x86计算机内存控制器还没有整合进CPU，所有内存的访问都需要通过北桥芯片来完成。此时的内存访问如下图所示，被称为UMA（uniform memory access, 一致性内存访问）。这样的访问对于软件层面来说非常容易实现：总线模型保证了所有的内存访问是一致的。

之后x86平台经历了一场从“拼频率”到“拼核心数”的转变，越来越多的核心被尽可能地塞进了同一块芯片上，各个核心对于内存带宽的争抢访问成为了瓶颈；此时软件、OS方面对于SMP多核心CPU的支持也愈发成熟；再加上各种商业上的考量，x86平台推出NUMA（Non-uniform memory access, 非一致性内存访问）。

2.UMA模型，NUMA模型

均匀存储器存取（Uniform-Memory-Access，简称UMA）模型非均匀存储器存取（Nonuniform-Memory-Access，简称NUMA）模型

2.1.UMA模型

UMA (Uniform Memory Access) system is a shared memory architecture for the multiprocessors. In this model, a single memory is used and accessed by all the processors present the multiprocessor system with the help of the interconnection network. Each processor has equal memory accessing time (latency) and access speed. It can employ either of the single bus, multiple bus or crossbar switch. As it provides balanced shared memory access, it is also known as SMP (Symmetric multiprocessor) systems.

The typical design of the SMP is where each processor is first connected to the cache then the cache is linked to the bus. At last the bus is connected to the memory. This UMA architecture reduces the contention for the bus through fetching the instructions directly from the individual isolated cache. It also provides an equal probability for reading and writing to each processor. The typical examples of the UMA model are Sun Starfire servers, Compaq alpha server and HP v series.

传统的多核运算是使用SMP(Symmetric Multi-Processor )模式：将多个处理器与一个集中的存储器和I/O总线相连。所有处理器只能访问同一个物理存储器，因此SMP系统有时也被称为一致存储器访问（UMA）结构体系，一致性指无论在什么时候，处理器只能为内存的每个数据保持或共享唯一一个数值。

物理存储器被所有CPU均匀共享。所有处理机对所有存储字具有相同的存取时间，这就是为什么称它为均匀存储器存取的原因。每台处理机可以有私用高速缓存,外围设备也以一定形式共享。

显然，SMP的缺点是可伸缩性有限，因为在存储器和I/O接口达到饱和的时候，增加处理器并不能获得更高的性能。

2.2.NUMA模型

NUMA (Non-uniform Memory Access) is also a multiprocessor model in which each processor connected with the dedicated memory. However, these small parts of the memory combine to make a single address space. The main point to ponder here is that unlike UMA, the access time of the memory relies on the distance where the processor is placed which means varying memory access time. It allows access to any of the memory location by using the physical address.

Non-uniform memory access (NUMA) is a shared memory architecture used in today’s multiprocessing systems. Each CPU is assigned its own local memory and can access memory from other CPUs in the system. Local memory access provides a low latency – high bandwidth performance. While accessing memory owned by the other CPU has higher latency and lower bandwidth performance.

参考： https://frankdenneman.nl/2016/07/07/numa-deep-dive-part-1-uma-numa/

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Linux内存管理(1) -- UMA和NUMA

了解UMA和NUMA 两种架构模型目录1.模型起源2.UMA模型，NUMA模型2.1.UMA模型2.2.NUMA模型1.模型起源若干年前，x86计算机内存控制器还没有整合进CPU，所有内存的访问都需要通过北桥芯片来完成。此时的内存访问如下图所示，被称为UMA（uniform memory access, 一致性内存访问）。这样的访问对于软件层面来说非常容易实现：总线模型保证了所有的...

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keycloak-consent-mgmt-uma

03-16

使用UMA 2.0和授权服务进行KEYCLOAK同意管理资源服务器定义根据OAuth2规范，资源服务器是托管受保护资源并能够接受和响应受保护资源请求的服务器。可以将任何客户端应用程序配置为支持细粒度的权限。这样做是在...

两张图看懂UMA与NUMA

AndrewYZWang的博客

10-17

1010

NUMA系统中因为内存可以连接到不同的内存上，因此具有更好的内存扩展性。因为在NUMA系统中想要存取不同内存上的数据时，需要核心直接交互才能实现，跨NUMA会导致几纳秒的时间浪费，因此如果程序对性能比较敏感需要将程序绑定到指定的NUMA上，以此来避免不同NUMA之间核的交互。在拥有多个多核处理器的共享内存系统中，互联网络可以将所有的处理器直接连接到主存上，或者将每个处理器直接连接到一块内存，通过处理器内置的特殊的硬件使得各个处理器可以访问内存中的其他块。

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Linux内核：内存管理——NUMA架构

m0_74282605的博客

05-24

600

为了消除UMA架构的瓶颈，硬件工程师将原集成在北桥芯片中的内存控制器进行了拆分，将其集成到cpu中，一般一个cpu socket都有一个独立的内存控制器，每个cpu socket也独立连接到一部分对立的内存，这部分CPU直连的内存被称为本地内存。虽然48GB的内存没有到达主机64GB的内存上限，但是当某些数据必须要在 NUMA 节点0的内存上分配时，就会导致 NUMA 节点0中的内存被交换出内存为新的内存请求让出位置，shared_buffer的内存的频繁换入和换出会使服务器的性能下降。

【BIOS/UEFI硬件知识储备】内存——UMA和NUMA两种内存访问方式

weixin_45258382的博客

01-31

1736

根据处理器对内存的访问方式，将共享存储器方式的分为两大类，即UMA(Uniform Memory Access,统一内存访问)和NUMA(Non Uniform Memory Access,非统一内存访问。

深入linux内核架构--内存管理

m0_74282605的博客

11-22

229

这里面比较复杂，先只考虑四级页表的情况。的普通内存域，这是所有体系机构上保证都会存在的唯一内存域，在IA-32系统上，该域可访问的最大内存不超过896MiB，超过该值的内存只能能通过高端内存寻址访问ZONE_HIGHMEM中的内存。· ZONE_DMA标记适合DMA的内存域，在IA-32计算机上，一般的现在是16MB，该区域供I/O设备直接访问，不需要通过MMU管理，连续分配，具有更高的性能。· ZONE_DMA32，标记了使用32位地址可寻址、适合DMA的内存域，显然只有64位系统上，才会有该内存域。

内核解读之内存管理（1）CPU体系架构UMA和NUMA

二进制君

01-03

2734

所以，SMP 又称为 UMA（Uniform Memory Access，一致性存储器访问)，其中，一致性指的就是在任意时刻，多个处理器只能为内存的每个数据保存或共享一个唯一的数值。上图的 NUMA Topology 有 2 个 NUMA node，每个 node 有 1 个 socket，即 pCPU，每个 pCPU 有 6 个 core，1 个 core 有 2 个 Processor，则共有逻辑 cpu processor 24 个。多节点的设计有效提高了存储器的带宽和处理器的扩展性。

ARM学习（23）AMP和SMP的认识与理解

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2591

笔者经常听到ARM架构时，谈到SMP的架构或者AMP的架构，今天特意来了解一下，

MPP 与 SMP 的区别，终于有人讲明白了【第三期】

「优迈科思UMAX」获数千万Pre-A轮融资，凯风创投与海邦沣华联合领投_投资界

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大屏长红，优酷OTT月活再拿第一！

2024年03月05日 18:13

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　　大屏再交高分答卷。近日，勾正科技发布2024年1月《智能电视大数据月度报告》。数据显示，1月智能电视月活率95%，月活终端3.12亿台，其中CIBN酷喵（优酷TV版）月活、日活以绝对优势登“智能电视+OTT盒子”全天点播媒体综合TOP1，领先行业。　　月活超1.4亿行业第一　　优酷OTT用好内容把年轻人留在大屏　　《智能电视大数据月度报告》数据显示，1月优酷OTT月活超1.4亿，日活稳定在5497万户，双双拿下行业第一。好内容是用户留在大屏的最强黏合剂。围绕“为好内容全力以赴”的平台主张，优酷保持了优质内容的生产能力，持续带来《鸣龙少年》《要久久爱》《这！就是街舞6》《火星情报局6》《超机智青年大会》《何不秉烛游》等多元化优质剧综内容，以高质感文娱体验让用户爱上看大屏。　　由张若昀、黄尧主演的《鸣龙少年》聚焦教育话题，让观众在轻喜剧的风格里感受现实生活。该剧在上线之初，以优酷、微博双端预约量537.9万创下优酷剧集预约量现代剧类型TOP1的好成绩；上线后多次登微博剧集影响力榜、抖音热榜、抖音剧集榜、灯塔电视剧周榜、云合全网舆情榜、猫眼电视剧热度总榜TOP1；由杨紫、范丞丞、朱颜曼滋、王乾越领衔主演青春励志剧《要久久爱》凭借温暖治愈的内核喜提全网热搜4000+，全网有效播放达9亿。　　综艺层面，《这！就是街舞6》以全新赛制炸翻全场，多次登优酷综艺热度榜、猫眼网络综艺日榜、灯塔网综舆情日榜、骨朵全平台网综日榜、云合网综霸屏榜日榜等热榜TOP1；时隔三年再回归的《火星情报局6》让更多人在新奇发现中感受离开地球表面的快乐，节目累计全网热搜1400+；沉浸式智性游戏竞技成长真人秀《超机智青年大会》席卷全网热搜2000+，被誉为新晋“脑综”天花板；年番综艺《朝阳打歌中心》《抖包袱大会》以及年番喜剧《绷不住了啦》、优质人文《何不秉烛游》等多元精品满足不同用户的观看需求。　　值得关注的是，刚刚会员收官的古装探案剧《大唐狄公案》凭借反程式化内容设定猫眼全网热度榜、Vlinkage电视剧播放指数、寻艺电视剧指数、微博剧集影响力TOP1。近期上线的青年演员演技研习综艺《无限超越班》第二季首播拿下全网热搜730+，登抖综艺榜TOP1；由胡先煦、王彦霖、喻恩泰主演的《飞驰人生热爱篇》高燃追梦，剧集上线喜提微博剧集影响力热播榜、优酷奇幻剧热度榜等多个榜单TOP1，开播喜提全网热搜680+；由林一、周也领衔主演的《别对我动心》高甜出圈，上线前预约量破435W，首播全网热搜达200+。此外，头部综艺《盒子里的猫》《这是我的岛》即将上线，让用户畅享大屏多元好内容。　　三大场景激活营销新想象　　优酷OTT用创新让品牌赢在大屏　　有用户的地方就有生意机会。当用户规模持续增长的OTT大屏跃升为家庭场景中的第一媒介，其“一对多”、“高曝光强触达”的独特营销价值也被更多的广告主看到和认可。而为进一步让广告主吃透大屏红利，优酷OTT以技术为核心持续深挖大屏三大场景营销价值，助力广告主开辟新增长曲线。　　首先是开机场景强曝光，让品牌广告抢占用户第一视觉。作为用户观影链路的第一眼内容，开机广告不仅能大量级覆盖目标用户，还能快速吸引用户注意力。优酷OTT持续开发「视频开屏广告」、「创意开屏广告」等创新产品，支持PDB多品线同步投放，让广告主高效抢占家庭人群。　　其次是观影场景深互动，大小屏联动让品效看得见。在观影场景中，优酷OTT一方面通过「Umax」、「暂停UMax」的创新产品助力品牌广告持续曝光，另一方面借助「投屏互动」、「投屏摇一摇」、「投屏自动拉起」的大小屏双端覆盖、跨屏互动能力强化兴趣“种草”，为广告主带来全新品效营销动能。优酷「投屏互动」自上线以来深受广告主青睐，仅2022年就累计服务超50家品牌，在2023 年还拿下韩国K DESIGN AWARD金奖和德国iF产品设计奖在内的等多个大奖。　　最后是生意场景，优酷OTT大屏电商、家庭电商双链路深度打通，品销联动一键完成。去年9月，优酷OTT“喵购”与天猫超市实现链路互通、数据打通，用户在观看广告时可直接在大屏上一键完成购买。　　从曝光到“种草”再到转化，优酷OTT深受快消、IT3C、母婴、美妆等广告主青睐，成为它们开辟新增长的强大引擎。据统计，2022年优酷OTT合作品牌数增长400%，2023年其成为Cartier、香奈儿、劳力士、卡地亚、Burberry等奢侈品广告主精准营销高线高消品质人群的优选渠道。　　在与联合利华的合作中，优酷OTT以开机广告+「Video Banner」弹出式广告+「投屏互动」广告的科学组合投放，助力联合利华实现家庭人群的最大化UV覆盖和家庭女性人群的精准触达。数据显示，此次投放总曝光PV超3亿+，UV覆盖超8000万+；在触达用户构成上，18-39岁占比70%+，女性占比60%+，白领及精致妈妈TGI超200，高质量完成联合利华618大促人群蓄水。　　而在另一个案例中，优酷OTT依托「创意开机视频」的强大曝光能力，助力Cartier高效完成家庭人群的心智渗透。数据显示，此次投放超额完成营销目标，精准触达高净值白领人群，其中高消费力占比65%+。　　结语：　　以好内容让年轻人留在大屏，用创新让广告主赢在大屏。伴随大屏红利的持续爆发，优酷OTT也将持续深耕，用更有创新的营销玩法，携手广告主共创大屏营销新空间。　　（来源：News快报）

责任编辑：何奎良

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