CC-NUMA（CC-NUMA: シーシーヌーマ）

2025年10月23日

CC-NUMA（CC-NUMA: シーシーヌーマ）

英語表記: CC-NUMA (Cache Coherent Non-Uniform Memory Access)

概要

CC-NUMAは、大規模なマルチプロセッサシステムにおける「マルチコア構成」を実現するための、非常に洗練されたアーキテクチャの一つです。多数のCPUコアを搭載したシステムにおいて、メモリへのアクセス効率を最大化するために設計されています。具体的には、メモリへのアクセス時間が均一ではない「NUMA（Non-Uniform Memory Access）」構造を採用しつつ、複数のCPUが持つキャッシュメモリの内容を常に整合させる「キャッシュコヒーレンシ（Cache Coherency）」機構をハードウェアレベルで組み込んだ方式です。

この方式は、従来の均一メモリアクセス（UMA/SMP）構成では対応が難しかった、極めて高いスケーラビリティと高速なデータ処理を両立させることを目的としています。これは「CPUの仕組み」における「マルチコア構成」を大規模化する際の、性能の壁を突破するための重要な技術だと理解してください。

詳細解説

CC-NUMAの目的と背景

私たちが今学んでいる「CPUの仕組み」における「マルチコア構成」を考える際、CPUの数が増えれば増えるほど、共有リソース、特にメインメモリへのアクセス競合が深刻な問題となります。従来の対称型マルチプロセッシング（SMP: Symmetric Multi-Processing）では、すべてのCPUが共通のメモリを共有バス経由で利用します。CPUの数が少なければ問題ありませんが、数百コア規模になると、バスが渋滞し、CPUの処理能力を十分に引き出せなくなってしまうのです。

CC-NUMAは、このSMPの限界を克服するために考案されました。

NUMA構造の採用

CC-NUMAの根幹は、その名の通り「NUMA（非均一メモリアクセス）」構造にあります。システム全体を複数の「ノード」に分割します。各ノードは、CPU（または複数のコア）と、そのCPU専用の「ローカルメモリ」を持ちます。

ローカルアクセス: CPUが自分のノードに接続されたローカルメモリにアクセスする場合、非常に高速です。
リモートアクセス: 別のノードに接続されたメモリ（リモートメモリ）にアクセスする場合、ノード間のインターコネクト（接続経路）を経由する必要があるため、ローカルアクセスよりも時間がかかります。

この「アクセス時間の非均一性」こそがNUMAの特徴であり、大規模な「マルチコア構成」において、全体の処理能力（スループット）を大幅に向上させる鍵となります。なぜなら、多くの処理はローカルメモリ内で完結するように設計されるため、バスの競合を劇的に減らせるからです。

キャッシュコヒーレンシ（CC）の重要性

NUMA構造を採用するだけでは、データの一貫性という新たな問題が発生します。それぞれのCPUは処理を高速化するために、メインメモリからデータを一時的にキャッシュメモリにコピーします。

もしノードAのCPUがデータXをキャッシュし、それを更新したとします。このとき、ノードBのCPUが古いデータXをキャッシュしたまま使っていたら、システム全体としてデータの整合性が崩れてしまいます。これは「マルチコアと SMT」の文脈において、並列処理の信頼性を損なう重大な問題です。

ここで「CC（キャッシュコヒーレンシ）」機構が活躍します。CC-NUMAでは、ハードウェアレベルで複雑なプロトコル（MSIプロトコルやMOESIプロトコルなど）を用いて、あるノードでキャッシュが更新された場合、他のノードの古いキャッシュを無効化したり、新しいデータで更新したりする処理を自動的に行います。これにより、プログラマが意識することなく、システム全体で常に最新のデータにアクセスできる状態が保証されるのです。

タキソノミとの関連

CC-NUMAは、「CPUの仕組み」における「マルチコア構成」の究極形の一つと言えます。単にコア数を増やすだけでなく、メモリ管理の構造そのものを分散させることで、CPUが持つポテンシャルを最大限に引き出すための高度な設計思想が凝縮されているのが特徴です。

具体例・活用シーン

CC-NUMAアーキテクチャは、高い並列処理能力と信頼性が求められる、以下のような分野で実際に活用されています。

大規模データベースサーバー: 巨大なデータセットを扱う場合、多数のトランザクションを並行して処理する必要があります。CC-NUMAは、各CPUノードが自分の担当するデータ（ローカルメモリ）を高速に処理しつつ、必要に応じて全体データ（リモートメモリ）にもアクセスできるため、非常に高いI/O性能を発揮します。
高性能計算（HPC）クラスター: 天気予報のシミュレーションや物理学の複雑な計算など、膨大な計算リソースが必要な場合に使用されます。
大規模仮想化ホスト: 多数の仮想マシン（VM）を一つの物理サーバー上で動かす際、各VMに専用のメモリ領域を割り当て、競合を最小限に抑えるためにCC-NUMAが利用されます。

アナロジー：複数の支店を持つ大規模図書館システム

CC-NUMAの仕組みは、巨大な図書館システムに例えると非常にわかりやすいです。

従来のSMP（中央集権型）は、すべての本が中央の本館に集まっている状態です。利用者が増えると、受付や貸し出しカウンターが混雑し、本を探すのに時間がかかってしまいます。これがバスの競合による性能の限界です。

一方、CC-NUMAは、複数の地域に分散した支店（ノード）を持つ大規模な図書館システムに似ています。

各支店とローカルメモリ: 各支店（ノード）には、その地域で最もよく読まれる専門書や人気書籍（ローカルメモリ）が豊富に揃っています。利用者は自分の地域の支店で必要な本をすぐに見つけられます（高速なローカルアクセス）。
リモートアクセス: もし、自分の支店にない専門書が必要な場合は、中央の管理システムを通じて他の支店（リモートメモリ）から取り寄せます。これは時間がかかりますが、中央で全員が待つよりは効率的です。
キャッシュコヒーレンシ（CC）: もしある支店が、特定の文献（データ）を最新の情報に更新した場合、その情報がすぐに中央システムを通じて他のすべての支店に通知されます。「この本は最新版が出ましたよ」「古い在庫は棚から下げてください」と、自動で指示が飛ぶイメージです。これにより、どの支店に行っても、利用者は必ず最新かつ正確な情報（データ）にアクセスできることが保証されるのです。

この「分散と連携」の仕組みがあるからこそ、システム全体として、中央集権型よりもはるかに多くの利用者（CPUコア）を効率的にさばくことができるのです。