分析这段话：巨页在numa系统中，是平均分配在两个node上的，也就是command line里配96，node 0和node 1上各占48G,模拟器版本 的话，我们在dpdk初始化接口中配置的参数，是想在node 0上去拿巨页内存。至于在哪个节点上去申请巨页内存，是根据之后设备在哪个节点上，这个会影响性能。

这段话主要是在讲述使用巨页内存的一些相关知识。

首先，巨页内存在NUMA系统中是平均分配在两个节点上的，即命令行中配置了96GB内存，其中48GB分配在Node 0上，另外的48GB分配在Node 1上。

其次，在DPDK初始化接口中配置的参数是想在Node 0上获取巨页内存。这是因为设备在哪个节点上会影响性能，因此在选择申请巨页内存的节点时需要考虑设备所在的节点，以达到最佳性能。

总的来说，这段话涉及到了NUMA系统、巨页内存和设备节点等概念，需要一定的相关知识背景才能理解。

相关问题

I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero

这是一个TensorFlow在GPU上运行时输出的警告信息。它表示TensorFlow尝试从系统文件系统中读取NUMA节点信息，但是读取到的值是负数-1，这可能是由于系统不支持NUMA或者存在某些其他问题导致的。不过，由于至少需要有一个NUMA节点，因此TensorFlow会将其设置为节点0并继续运行。这个警告信息通常不会对TensorFlow的运行产生实质性影响，但是如果遇到其他问题，可以考虑检查系统设置和硬件配置。

node: /sys/bus/pci/devices/0000:01:00.0/numa_node Your kernel may have been built without NUMA support.

这是一个提示信息，意思是你的内核可能没有开启 NUMA（Non-Uniform Memory Access）支持。NUMA 是一种多处理器架构，它提供了一种更高效的内存访问方式，可以提高系统的性能。如果你需要使用 NUMA，可以尝试重新编译内核并开启 NUMA 支持。当然，这也取决于你的系统硬件是否支持 NUMA。