AMD EPYC的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

使用單向循環路徑以達成 高效能與有限等待的自旋鎖

為了解決AMD EPYC的問題，作者林翰廷 這樣論述：

在現代的 CPU 中，存取 shared data 的效率會隨著核心數增加而下降，在物理上，最遠的傳輸距離也會增加。然而目前的 non-uniform memoryaccess (NUMA)-aware lock algorithm 只以 CPU socket 為單位對之中核心的transmission cost 進行優化，並沒有完整利用整個多核心處理器的connection network，因此在核心之間會產生的大量的 transmission cost，雖然每個 cost 不大，但仍會限制多核心處理器的 scalability。對於這個現象，一般會用較複雜的演算法來降低 transmis

sion cost，但這個做法難點是降低的 transmission cost 很難彌補演算法時間複雜度的上升，這也是這篇論文提出的方法要解決的問題。1本篇論文提出的方法叫 Routing on Network-on-chip (RON)，主要使用routing table 來最小化核心之間的 transmission cost。在這個方法當中，會先行算出核心之間最佳的傳輸順序 (route)，再依此順序傳遞 lock。根據這個傳輸路徑，RON 會以"單向循環"的 policy 傳遞 lock 與 data，而這個policy 可以達到兩個目的： (1)最小化 data 的 transmiss

ion cost、(2)bounded waiting。依據最佳傳輸路徑除了達到 (1)以外，每個在路徑上的核心也都一定會被訪問，所以可以達到 (2)。本篇論文使用 microbenchmark與 multi-core benchmark 進行量化分析與檢視 RON 在不同 workload 下的效能表現。 以 google LevelDB 進行實測，在 user space 下，RON 的效能比 C-BOMCS、ShflLock 高出 5.8%、3.2%；在 oversubscribe (thread 數量高於核心數)的情況下，RON-plock 的效能比 C-BO-MCS-B、ShflLo

ck-B 高出 1.7 倍、13.3 倍，而且 RON-plock 的空間複雜度為 O (1)。