Aké aplikácie používajú SMP a MPP?

Symetrické multiprocessing (SMP) a masívne paralelné spracovanie (MPP) sa používajú v aplikáciách, ktoré vyžadujú významný výpočtový výkon, ale zameriavajú sa na rôzne stupnice a typy problémov. Tu je rozpis žiadostí pre každú z nich:

symetrické multiprocessing (SMP):

Systémy SMP využívajú viac procesorov zdieľajúcich rovnaký pamäťový priestor. To umožňuje ľahšie programovanie a efektívnu komunikáciu medzi procesormi. Aplikácie, ktoré majú úžitok z SMP, zahŕňajú:

* Operačné systémy: Mnoho moderných operačných systémov je navrhnuté tak, aby využívali architektúry SMP, čo umožňuje multitasking a paralelné spracovanie systémových úloh.

* Databázové servery: Databázové systémy, ako sú MySQL, PostgreSQL a Oracle, často používajú SMP na efektívnejšie spracovanie súbežných dopytov a transakcií.

* Webové servery: Webové servery s vysokou prevádzkou majú úžitok zo SMP na zvládnutie mnohých požiadaviek súčasne. Apache a Nginx sú príklady webových serverov navrhnutých na využitie SMP.

* Virtualizácia: Monitory virtuálnych strojov (VMMS) ako VMware a Hyper-V využívajú SMP na distribúciu pracovného zaťaženia vo viacerých jadrách, čo umožňuje súbežné spúšťanie viacerých virtuálnych strojov.

* Desktop Applications: Špičkové stolné aplikácie, najmä tie, ktoré sa podieľajú na úpravách videa a obrázkov, 3D modelovaní a vedeckých výpočtoch, môžu mať významnú úžitok zo schopnosti SMP distribuovať výpočtové úlohy vo viacerých jadrách.

* Gaming: Moderné videohry využívajú SMP na vykreslenie grafiky, simulácie fyziky procesov a efektívnejšie zvládanie AI, čo vedie k hladšiemu a pohlcujúcejšiemu hre.

Masívne paralelné spracovanie (MPP):

Systémy MPP zahŕňajú množstvo nezávislých procesorov, z ktorých každý má vlastnú pamäť, spolupracujú na jedinom probléme. Komunikácia medzi procesormi je zložitejšia ako v SMP, ale MPP môže škálovať na oveľa väčšie problémy. Aplikácie pre MPP zahŕňajú:

* veľké vedecké výpočty: Simulácie v oblastiach, ako je predpovedanie počasia, modelovanie podnebia, astrofyzika, genomika a materiálová veda, si často vyžadujú masívnu výpočtovú silu systémov MPP.

* Dátové skladovanie a obchodná inteligencia: Analýza extrémne veľkých súborov údajov o obchodnej inteligencii si vyžaduje spracovateľskú silu databáz MPP ako Teradata, GreenPlum a Snowflake.

* Analýza veľkých dát: Spracovanie a analýza masívnych súborov údajov (Big Data) pomocou technológií ako Hadoop a Spark často využíva MPP klastre.

* vysokovýkonné výpočty (HPC): MPP je rozhodujúci pre aplikácie HPC riešenie zložitých problémov, ktoré nemožno riešiť jednotlivými strojmi. Príklady zahŕňajú simulácie molekulárnej dynamiky, modelovanie dynamiky tekutín a finančné modelovanie.

* strojové učenie a umelá inteligencia (AI): Výcvik veľkých modelov strojového učenia a vykonávanie zložitých úloh AI často vyžaduje paralelizmus poskytovaný MPP klastrmi.

Kľúčové rozdiely vo výbere aplikácií:

Výber medzi SMP a MPP závisí od potrieb aplikácie:

* škálovateľnosť: Pre extrémne veľké problémy, ktoré presahujú kapacitu pamäte jedného stroja, je potrebný MPP. SMP je obmedzená architektúrou zdieľanej pamäte.

* zložitosť: SMP sa všeobecne ľahšie programuje kvôli zdieľanej pamäte. MPP vyžaduje sofistikovanejšie programovacie techniky na zvládnutie distribúcie údajov a komunikáciu medzi procesorom.

* Cena: Systémy MPP sú zvyčajne oveľa drahšie ako systémy SMP v dôsledku väčšieho počtu procesorov a požadovaných prepojení.

Stručne povedané, zatiaľ čo obidve architektúry ponúkajú paralelné spracovanie, SMP je vhodný pre aplikácie vyžadujúce efektívne multitasking v rámci jedného stroja, zatiaľ čo MPP vyniká pri riešení extrémne veľkých problémov, ktoré si vyžadujú masívnu výpočtovú silu a škálovateľnosť vo viacerých strojoch. Niektoré aplikácie môžu dokonca využívať hybridný prístup, ktorý kombinuje technológie SMP a MPP.

• Predchádzajúca strana: Ako fungujú počítačové certifikáty? 
• Ďalšia strana: Aký je rozdiel medzi počítačom a programom?