Was ist Symmetric Multiprocessing?

Symmetric Multiprocessing (SMP) ist eine Schlüsseltechnologie, die die Performance moderner Supercomputing- und Big-Data-Systeme voranbringt. Durch die Möglichkeit, dass mehrere Prozessoren denselben Speicher nutzen und an komplexen Aufgaben zusammenarbeiten können, verbessert SMP die Rechenfunktionen in verschiedenen Bereichen, von der Genomik bis hin zur Automobilaerodynamik, erheblich.

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit SMP-Anwendungsfällen, wie sie im Vergleich zu anderen Verarbeitungsarchitekturen abschneiden und mit ihren wichtigsten Vorteilen.

Was ist Symmetric Multiprocessing?

Symmetrisches Multiprocessing findet statt, wenn ein Verarbeitungs-Workload symmetrisch auf mehrere Prozessoren verteilt ist. In einem SMP-System hat jeder Prozessor gleichen Zugriff auf den Speicher und die Eingabe-/Ausgabegeräte (I/O ). Diese Balance sorgt für eine effiziente Ressourcennutzung und eine optimale Performance bei parallelen Verarbeitungsaufgaben.

Technologien, die auf Symmetric Multiprocessing (SMP) angewiesen sind

Systeme, die oft SMP nutzen, sind diejenigen, die erforderlich sind, um große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Berechnungen nahtlos auszuführen. SMP ist das Rückgrat von Technologien wie:

• Hochleistungsserver: Hochleistungsserver sind wesentliche Komponenten in verschiedenen Computing-Umgebungen, die zur Verbesserung der Funktionen auf SMP angewiesen sind. Als Rückgrat von Unternehmens-Computing-Umgebungen nutzen Hochleistungsserver SMP für wissenschaftliche Simulationen, Webhosting, Virtualisierung und mehr.
• Rechenzentrum-Cluster: Rechenzentrumscluster, die das Rückgrat von Cloud-Computing und vielen Online-Services darstellen, verlassen sich stark auf SMP, um riesige Datenmengen zu verarbeiten und zahlreiche Benutzer gleichzeitig zu bedienen. Sie ermöglicht Lastausgleich und effiziente Ressourcennutzung, Virtualisierung und Cloud-Computing, Echtzeit- und Big-Data-Verarbeitung und vieles mehr.
• Supercomputer: Supercomputer führen oft komplexe Simulationen durch, indem sie Aufgaben in kleinere Teile aufteilen. Durch die Verwendung von SMP kann ein Supercomputer Aufgaben gleichzeitig über mehrere Prozessoren hinweg verarbeiten und so eine effiziente Parallelisierung sicherstellen.

Beispiele und Anwendungsfälle für die Symmetrische Multiprocessing

Die oben genannten Technologien könnten SMP in jedem Bereich verwenden, in dem eine schnelle und genaue Verarbeitung riesiger Datensätze unerlässlich ist. Hier sind einige Beispiele:

• Unternehmensanwendungen: In Unternehmensumgebungen ist ein reibungsloser Betrieb von Unternehmensanwendungen selbst in Zeiten hoher Benutzeraktivität von entscheidender Bedeutung. Mit SMP können Server mehrere Benutzeranfragen an CRM-Software (Customer Relationship Management), ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) und Business-Intelligence-Tools gleichzeitig bearbeiten.
• Wissenschaftliche Simulationen: Simulationen wie Klima- und Wettermodellierung, Kernforschung und Astrophysik beinhalten alle komplexe mathematische Gleichungen. SMP ermöglicht die parallele Verarbeitung größerer Simulationsaufgaben in kleinere Blöcke, was die Berechnungszeit erheblich verkürzen kann.
• Genomforschung: In der Genomforschung können Wissenschaftler mithilfe von SMP riesige genomische Datensätze analysieren. DNA-Sequenzierung und Genexpressionsanalyse können parallelisiert werden, was die Analyse beschleunigt und es Forschern ermöglicht, bedeutende Entdeckungen in Bereichen wie der personalisierten Medizin zu machen.
• Aerodynamik und rechnerische Fluiddynamik: Supercomputer werden verwendet, um Fluiddynamik und Aerodynamik für die Luft- und Raumfahrt- und Automobilindustrie zu simulieren, wie z. B. das Design von Formel-1-Rennwagen. SMP ermöglicht es Ingenieuren, das Verhalten von Flüssigkeiten um Objekte herum zu modellieren und dabei zu helfen, effizientere und aerodynamischere Fahrzeuge zu entwerfen.
• Generative AI-Modelle: Das Training großer AI-Modelle, insbesondere von Deep Learning-Modellen, die in der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und bei generativen Aufgaben verwendet werden, ist rechenintensiv. Diese Modelle haben oft Millionen oder sogar Milliarden von Parametern, und das Trainieren dieser Parameter erfordert komplexe Berechnungen. SMP wird für die effiziente Verarbeitung komplexer neuronaler Netzwerkarchitekturen verwendet, wodurch die Entwicklung ausgereifter generativer AISysteme und -Anwendungen ermöglicht wird.

Wie funktioniert ein Symmetrisches Multiprocessing-System?

SMP-Architekturen bestehen aus mehreren Prozessoren, die mit einem gemeinsamen Bus oder einer gemeinsamen Verbindung verbunden sind. Diese Auftragsverarbeiter kommunizieren und synchronisieren ihre Aktivitäten, um Aufgaben effizient auszuführen.

Was ist der Zweck eines Multiprozessorsystems?

Der Hauptzweck von Multiprozessorsystemen besteht darin, komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Threads aufzuteilen, die gleichzeitig verarbeitet werden können. Diese Division und die parallele Verarbeitung führen zu schnelleren Ausführungszeiten, die für Anwendungen bei Supercomputing und Big-Data-Analyse von entscheidender Bedeutung sind.

Vorteile der Verwendung von SMP (Symmetric Multiprocessing)

•  Skalierbarkeit symmetrischer Multiprocessing-Architekturen . SMP-Systeme können nahtlos skaliert werden, indem mehr Prozessoren hinzugefügt werden, was sie ideal für Anwendungen macht, die eine höhere Rechenleistung benötigen.
•  Performance. Bei Aufgaben, die eine parallele Verarbeitung erfordern, bieten SMP-Systeme eine überlegene Performance. Ihre Fähigkeit, Aufgaben auf Prozessoren aufzuteilen, sorgt für eine schnellere Ausführung und steigert die Gesamteffizienz des Systems.
•  Programmierung für symmetrische Multiprocessing-Systeme . Entwickler können die Leistungsfähigkeit von SMP durch parallele Programmiertechniken nutzen. Bibliotheken wie OpenMP und MPI erleichtern die Erstellung von Multithreaded-Anwendungen und optimieren die Performance des SMP-Systems.

Potenzielle Nachteile von Symmetrischen Multiprocessing-Systemen

Zu den Herausforderungen im Zusammenhang mit SMP-Systemen können gehören:

• Kosten und Komplexität . SMP-Systeme erfordern erhebliche Anfangsinvestitionen in Hardware und Infrastruktur. Darüber hinaus erfordert das Management der Komplexität von Zugriff auf gemeinsam genutzten Speicher und Synchronisierung Fachwissen und trägt zur Gesamtkomplexität bei.
• Begrenzt die Skalierbarkeit und den Speicherverbrauch . Während SMP-Systeme bis zu einem gewissen Grad skaliert werden können, gibt es Einschränkungen hinsichtlich der Anzahl der Prozessoren, die effektiv integriert werden können. Die Speichernutzung kann zu einem Engpass werden, der die Performance in speicherintensiven Anwendungen beeinträchtigt.

Symmetrische Multiprocessing vs. asymmetrische Multiprocessing

Asymmetrisches Multiprocessing (AMP) ist ein alternativer Ansatz für Multiprocessing, der sich von symmetrischem Multiprocessing (SMP) unterscheidet. Im Gegensatz zu SMP weist AMP einzelnen Prozessoren bestimmte Aufgaben zu.

Merkmale der asymmetrischen Multiprocessing

• Dedizierte und Allzweck-Prozessoren: Jeder Prozessor hat eine einzigartige Rolle, was zu spezialisierten Funktionen innerhalb des Systems führt. SMP-Prozessoren sind universell und können jede Aufgabe ausführen, aber AMP-Architekturen bestehen aus optimierten Prozessoren für bestimmte Funktionen wie Grafikverarbeitung, Audioverarbeitung oder Eingabe-/Ausgabevorgänge.
• Heterogene versus homogene Verarbeitungseinheiten: AMP-Systeme umfassen oft verschiedene Arten von Prozessoren mit unterschiedlichen Funktionen und Architekturen, wie z. B. eine Hochleistungs-CPU mit einer spezialisierten Grafikverarbeitungseinheit (GPU ) für ein optimiertes Grafik-Rendering.
• Ressourcenspezialisierung: Mit AMP kann jeder Prozessor bei bestimmten Arten von Berechnungen herausragende Leistungen erbringen, sodass Aufgaben effizient ausgeführt werden, da die Prozessoren auf die zugewiesene Workload zugeschnitten sind.
• Energieeffizienz: AMP-Architekturen können die Energieeffizienz optimieren, indem sie Prozessoren verwenden, die speziell für energiesparende Aufgaben entwickelt wurden, um Energie zu sparen.
• Isolation von Aufgaben: AMP-Systeme isolieren häufig Aufgaben, um Störungen zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Performance oder Stabilität von Aufgaben, die auf verschiedenen Prozessoren ausgeführt werden, nicht beeinträchtigt wird. Dies erhöht die Gesamtzuverlässigkeit des Systems.

Beispiele für asymmetrische Multiprocessing

Asymmetrische Multiprocessing-Prozesse nutzen Prozessoren mit unterschiedlichen Funktionen, um bestimmte Aufgaben in Systemen zu bewältigen, wie z. B.:

• Automatisierte Robotik, die Prozessoren für mehrere Prozesse für Sensordaten (wie räumliche Wahrnehmung und Bewegungssteuerung) und Entscheidungsfindung verwendet
• Integrierte Systeme, z. B. IoT-Geräte (Internet of Things)
• Netzwerkgeräte, wie Router, Switches und Netzwerkanwendungen
• Spielekonsolen, die mehrere spezialisierte Prozessoren für ein reibungsloses Gameplay-Erlebnis benötigen

Was ist der Vorteil einer asymmetrischen Multiprocessing-Lösung?

Asymmetrische Multiprocessing-Lösungen zeichnen sich in Situationen aus, in denen Aufgaben unterschiedliche Verarbeitungsleistung erfordern, und bieten Vorteile wie:

• Effiziente Ressourcennutzung durch die Zuweisung bestimmter Prozessoren für spezielle Aufgaben, sodass jeder Prozessor für seine zugewiesene Funktion optimiert ist.
• Effizienz durch den Einsatz von Prozessoren, die auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind, um den Stromverbrauch zu optimieren. Energiesparende Prozessoren können weniger anspruchsvolle Aufgaben bewältigen und sparen Energie.
• Verbesserte Performance, da spezialisierte Prozessoren bei bestimmten Aufgaben Mehrzweckprozessoren übertreffen können.
• Zuverlässigkeit , indem Aufgaben isoliert und Störungen verhindert werden, was die Zuverlässigkeit und Stabilität des Systems erhöht.
• Anpassung und Optimierung , durch den Einsatz von Prozessoren, die für bestimmte Algorithmen oder Berechnungen optimiert sind, kann das System für gezielte Anwendungen außergewöhnlich gut funktionieren.
• Kosteneffizienz durch den Einsatz von spezialisierten Prozessoren nur bei Bedarf, wodurch sichergestellt wird, dass teure spezialisierte Prozessoren effizient eingesetzt werden.
• Vielseitigkeit über Anwendungen hinweg, da AMP-Konfigurationen auf die besonderen Anforderungen verschiedener Anwendungsfälle zugeschnitten werden können.

Wann Sie sich für Symmetric Multiprocessing und Asymmetrisch entscheiden sollten

Die Wahl zwischen SMP und asymmetrischer Multiprocessing hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab. SMP eignet sich ideal für Anwendungen, die eine einheitliche Rechenleistung über alle Aufgaben hinweg erfordern, während asymmetrische Multiprocessing für Szenarien mit unterschiedlichen Aufgabenanforderungen geeignet ist.

Symmetrische Multiprocessing versus verteiltes Computing

Distributed Computing umfasst mehrere miteinander verbundene Systeme, die über ein Netzwerk zusammenarbeiten. Jedes System arbeitet unabhängig und teilt Informationen und Ressourcen, um Aufgaben zu erfüllen. 

Merkmale von Distributed Computing

Zu den wichtigsten Unterschieden zwischen SMP und verteiltem Computing gehören:

• Unabhängiger Speicher im Vergleich zu gemeinsam genutztem Speicher: Distributed Computing umfasst mehrere unabhängige Systeme, von denen jedes seinen eigenen Speicher und seine eigenen Ressourcen hat. Diese Systeme kommunizieren und koordinieren Aufgaben über ein Netzwerk. SMP-Systeme verfügen über mehrere Prozessoren, die einen gemeinsamen Speicherplatz nutzen, und alle können direkt auf denselben Speicher und dieselben I/O-Geräte zugreifen.
• Aufgabenverteilung: Aufgaben werden in kleinere Unteraufgaben unterteilt und auf verschiedene Maschinen oder Knoten im Netzwerk verteilt. Jeder Knoten verarbeitet seine zugewiesenen Aufgaben unabhängig. In SMP werden Aufgaben auf Prozessoren aufgeteilt.
• Kommunikation vs. Synchronisation: Knoten in verteilten Computersystemen kommunizieren über ein Netzwerk, um Aufgaben über das Senden von Nachrichten, Fernprozeduraufrufe oder andere Kommunikationsmethoden zwischen Prozessen zu erledigen.
• Scale-out vs. Scale-up: Verteilte Computersysteme können durch Hinzufügen weiterer Knoten zum Netzwerk skaliert werden. SMP-Systeme können durch Hinzufügen weiterer Prozessoren skaliert werden.
• Flexibilität: Distributed Computing bietet mehr Flexibilität in Bezug auf Hardware und Software, da Knoten unterschiedliche Architekturen und Betriebssysteme haben können.

Beispiele und Anwendungsfälle für verteiltes Computing

Verteiltes Computing erfüllt die Notwendigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, unterstützt Echtzeitinteraktionen und ermöglicht komplexe Berechnungen für moderne Anwendungen und Services wie:

• Cloud-Computing , bei dem verteiltes Computing On-Demand-Ressourcen für Service Provider wie AWS bereitstellt und skalierbare und flexible Lösungen für Unternehmen und Einzelpersonen ermöglicht.
• Verteilte Datenbanken wie Cassandra, MongoDB und Amazon DynamoDB verteilen Daten auf mehrere Server oder Knoten. Diese Verteilung verbessert die Fehlertoleranz, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit. Solche Datenbanken werden häufig in Webanwendungen, IoT-Systemen und großen E-Commerce-Plattformen verwendet.
• Content Delivery Networks (CDNs), die verteiltes Computing nutzen, um Latenzzeiten zu reduzieren, die Bereitstellung von Inhalten zu beschleunigen und eine großartige Benutzererfahrung für Streaming und andere Websites mit hohem Datenverkehr zu gewährleisten.
• Verteiltes maschinelles Lernen über Rechen-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch über mehrere GPUs oder Maschinen hinweg, um den Modelltrainingsprozess zu beschleunigen.
• Finanzdienstleistungen für algorithmischen Handel, Risikobewertung und Betrugserkennung.
• Netzwerksicherheit, einschließlich Angriffserkennung, Malware-Analyse und DDoS-Angriffsminderung (Distributed Denial of Service). Verteilte Systeme ermöglichen die Analyse von Netzwerkverkehrsmustern über mehrere Knoten hinweg und verbessern so die Möglichkeiten zur Erkennung von Bedrohungen.

Wahl zwischen Symmetric Multiprocessing (SMP) und Distributed Computing

Die Wahl zwischen SMP und verteiltem Computing hängt von der Komplexität der Aufgabe, dem Datenvolumen und dem Kommunikationsaufwand ab. SMP eignet sich hervorragend für Aufgaben, die eine umfangreiche Kommunikation zwischen den Prozessoren und einen Zugriff auf gemeinsamen Speicher erfordern, während verteiltes Computing in Szenarien, die Skalierbarkeit und Fehlertoleranz erfordern, ausgezeichnet ist.

Fazit

Symmetric Multiprocessing ist eine grundlegende Technologie für Supercomputing und Big Data. Seine Fähigkeit, komplexe Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen, in Kombination mit seinen Anwendungen in verschiedenen Bereichen, macht es für moderne Rechenbemühungen entscheidend. Das richtige Gleichgewicht zwischen Performance, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu finden, ist entscheidend, um das volle Potenzial symmetrischer Multiprocessings zu nutzen, ebenso wie die zugrunde liegenden Storage-Plattformen.

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von Pure Storage ® FlashArray//XL™ und FlashBlade//S™ für den Daten-Storage, den Sie benötigen, um mit Ihren anspruchsvollsten Rechen-Workloads Schritt zu halten.