近年来，随着科学技术的不断发展，高性能计算已成为了各行业领域的重要技术手段之一。而数以万计的计算节点和可编程硬件的出现，进一步推动了高性能计算的发展。然而随着计算机硬件的不断升级，底层体系结构对于高性能计算的影响也逐渐凸显出来，特别是NUMA架构。

NUMA架构，全称为Non-uniform memory access，是一种多处理器计算机的设计架构。相比于SMP架构，NUMA架构在处理器之间和内存之间增加了一层交换结构，使得内存访问时间不再是固定的，而会受到数据存放的位置以及线缆长度等因素的影响。

NUMA架构的优势在于它的可扩展性，它的硬件架构能够随着处理器个数的增加而自动地进行扩展，因此能够支持更高的并发数据访问。而这一特点使得NUMA架构在大规模的高性能计算中具有重要的优势，为高性能计算提供更高效的内存访问。

NUMA架构下的高性能计算方案主要有以下几个方面：

1.内存局部性原理

NUMA架构下，每个CPU都有它的本地内存，当CPU访问本地内存时，访问速度非常快；而当CPU访问远程内存时，由于需要通过硬件进行数据交换，访问速度会相对较慢。因此，高性能计算程序应该尽量利用内存局部性原理，避免过多地访问远程内存，减少计算时间。

2.负载均衡

在NUMA架构下，不同的CPU访问内存的速度可能不同，因此，负载均衡尤为重要。高性能计算程序应该将任务尽可能地均衡地分配给不同的CPU，以充分利用各个CPU的计算能力，并最大限度地减少内存访问不均的情况。

3.数据对齐

在高性能计算中，数据对齐对于性能影响非常大。在NUMA架构下，数据对齐不仅能够提高CPU的访问效率，还能减少数据交换时间。因此，高性能计算程序应该尽可能地将数据进行对齐，避免由于数据不对齐导致的性能下降。

4.线程数控制

在NUMA架构下，线程数的设置也尤为重要。过多的线程可能会导致内存访问不均，影响性能。因此，高性能计算程序应该根据系统硬件资源和任务特点来合理调整线程数目。

总之，NUMA架构下的高性能计算方案需要充分考虑底层体系结构的特点，以充分发挥系统性能。不过，需要注意的是，在不同的系统架构下，高性能计算方案的选择也可能会有所不同，因此，在选择方案时需要结合具体的系统环境和任务特点来进行权衡。