Symmetrisk multiprocessing (SMP) och massivt parallell bearbetning (MPP) används båda i applikationer som kräver betydande datorkraft, men de riktar sig till olika skalor och typer av problem. Här är en uppdelning av applikationer för varje:
Symmetrisk multiprocessing (SMP):
SMP -system utnyttjar flera processorer som delar samma minnesutrymme. Detta möjliggör enklare programmering och effektiv kommunikation mellan processorer. Ansökningar som gynnas av SMP inkluderar:
* Operativsystem: Många moderna operativsystem är utformade för att dra nytta av SMP -arkitekturer, vilket möjliggör multitasking och parallell bearbetning av systemuppgifter.
* databasservrar: Databassystem, som MySQL, PostgreSQL och Oracle, använder ofta SMP för att hantera samtidiga frågor och transaktioner mer effektivt.
* webbservrar: Web-servrar med hög trafik drar nytta av SMP för att hantera många förfrågningar samtidigt. Apache och Nginx är exempel på webbservrar som är utformade för att använda SMP.
* virtualisering: Virtual Machine Monitors (VMMS) som VMware och Hyper-V använder SMP för att distribuera arbetsbelastningen över flera kärnor, vilket gör det möjligt att köra flera virtuella maskiner samtidigt.
* skrivbordsapplikationer: High-end skrivbordsapplikationer, särskilt de som är involverade i video- och bildredigering, 3D-modellering och vetenskaplig datoranvändning, kan dra nytta av SMP:s förmåga att distribuera beräkningsuppgifter över flera kärnor.
* spel: Moderna videospel använder SMP för att göra grafik, bearbeta fysiksimuleringar och hantera AI mer effektivt, vilket leder till smidigare och mer uppslukande spel.
Massively Parallel Processing (MPP):
MPP -system involverar många oberoende processorer, var och en med sitt eget minne och arbetar tillsammans på ett enda problem. Kommunikation mellan processorer är mer komplex än i SMP, men MPP kan skala till mycket större problem. Ansökningar för MPP inkluderar:
* storskalig vetenskaplig datoranvändning: Simuleringar inom fält som väderprognos, klimatmodellering, astrofysik, genomik och materialvetenskap kräver ofta den massiva beräkningskraften hos MPP -system.
* Datalager och affärsintelligens: Att analysera extremt stora datasätt för Business Intelligence kräver bearbetningskraften för MPP -databaser som Teradata, Greenplum och Snowflake.
* Big Data Analytics: Bearbetning och analys av massiva datasätt (big data) med hjälp av tekniker som Hadoop och Spark använder ofta MPP -kluster.
* High-Performance Computing (HPC): MPP är avgörande för HPC -applikationer som löser komplexa problem som inte kan hanteras av enstaka maskiner. Exempel inkluderar simuleringar av molekylär dynamik, modellering av vätskedynamik och finansiell modellering.
* Maskininlärning och konstgjord intelligens (AI): Att utbilda stora maskininlärningsmodeller och utföra komplexa AI -uppgifter kräver ofta den parallellism som tillhandahålls av MPP -kluster.
Nyckelskillnader i val av applikationer:
Valet mellan SMP och MPP beror på applikationens behov:
* skalbarhet: För extremt stora problem som överskrider minneskapaciteten för en enda maskin är MPP nödvändig. SMP är begränsad av den delade minnesarkitekturen.
* Komplexitet: SMP är i allmänhet lättare att programmera för på grund av delat minne. MPP kräver mer sofistikerade programmeringstekniker för att hantera datadistribution och kommunikation mellan processen.
* Kostnad: MPP -system är vanligtvis mycket dyrare än SMP -system på grund av det större antalet processorer och de nödvändiga sammankopplingarna.
Sammanfattningsvis, medan båda arkitekturerna erbjuder parallellbehandling, är SMP lämpad för applikationer som kräver effektiv multitasking i en enda maskin, medan MPP utmärker sig för att lösa extremt stora problem som kräver massiv beräkningskraft och skalbarhet över flera maskiner. Vissa applikationer kan till och med använda en hybridmetod och kombinera SMP- och MPP -tekniker.
