从上图可以看出其特点：
4个处理器形成4个独立的NUMA Node由于每个Node都为8 Core，支持双线程
每个Node里的Logic CPU数量都为16个，占每个Node分配系统总内存的1/4
每个Node之间都通过Intel QPI（QuickPath Interconnect）技术形成了点到点的全互联处理器系统
NUMA这种基于点到点的全互联处理器系统与传统的基于共享总线的处理器系统的SMP还是有巨大差异的。
在这种情况下无法通过嗅探总线的方式来实现Cache一致性，因此为了实现NUMA架构下的Cache一致性，Intel引入了MESI协议的一个扩展协议——MESIF
针对NUMA的支持NUMA架构打破了传统的“全局内存”概念，目前还没有任意一种编程语言从内存模型上支持它，当前也很难开发适应NUMA的软件。
Java在支持NUMA的系统里，可以开启基于NUMA的内存分配方案，使得当前线程所需的内存从对应的Node上分配，从而大大加快对象的创建过程
在大数据领域，NUMA系统正发挥着越来越强大的作用，SAP的高端大数据系统HANA被SGI在其UV NUMA Systems上实现了良好的水平扩展
在云计算与虚拟化方面，OpenStack与VMware已经支持基于NUMA技术的虚机分配能力，使得不同的虚机运行在不同的Core上，同时虚机的内存不会跨越多个NUMA Node