Симметричная мультипроцессорность

В этой статье не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники. Эта отметка установлена 7 июля 2012.

Сюда перенаправляется запрос «Мультипроцессорные системы». На эту тему нужна отдельная статья.

Симметричное мультипроцессирование (англ. Symmetric Multiprocessing, сокращённо SMP) — архитектура многопроцессорных компьютеров, в которой два или более одинаковых процессоров подключаются к общей памяти. Большинство многопроцессорных систем сегодня используют архитектуру SMP.

SMP-системы позволяют любому процессору работать над любой задачей независимо от того, где в памяти хранятся данные для этой задачи; при должной поддержке операционной системой SMP-системы могут легко перемещать задачи между процессорами, эффективно распределяя нагрузку. С другой стороны, память гораздо медленнее процессоров, которые к ней обращаются; даже однопроцессорным машинам приходится тратить значительное время на получение данных из памяти. В SMP ситуация ещё более усугубляется, так как только один процессор может обращаться к памяти в данный момент времени.

Преимущества и недостатки

SMP часто применяется в науке, промышленности, бизнесе, где программное обеспечение специально разрабатывается для многопоточного выполнения. В то же время большинство потребительских продуктов, таких как текстовые редакторы и компьютерные игры, написаны так, что они не могут получить много пользы от SMP-систем. В случае игр это зачастую связано с тем, что оптимизация программы под SMP-системы приведёт к потере производительности при работе на однопроцессорных системах, которые занимают большую часть рынка. В силу природы разных методов программирования для максимальной производительности потребуются отдельные проекты для поддержки одного процессора и SMP-систем. И все же программы, запущенные на SMP-системах, получают незначительный прирост производительности, даже если они были написаны для однопроцессорных систем. Это связано с тем, что аппаратные прерывания, обычно приостанавливающие выполнение программы для их обработки ядром, могут обрабатываться на свободном процессоре. Эффект в большинстве приложений проявляется не столько в приросте производительности, сколько в ощущении, что программа выполняется более плавно. В некоторых приложениях, в частности, программных компиляторах и некоторых проектах распределённых вычислений, повышение производительности будет почти прямо пропорционально числу дополнительных процессоров.

Поддержка SMP должна быть встроена в операционную систему. Иначе дополнительные процессоры будут оставаться не загруженными, и система будет работать как однопроцессорная.

Проблемы

Ограничение на количество процессоров

При увеличении числа процессоров заметно увеличивается требование к полосе пропускания шины памяти. Это накладывает ограничение на количество процессоров в SMP архитектуре. Современные SMP-системы позволяют эффективно работать при 16 процессорах.

Проблема когерентности кэш-памяти

Основная статья: Когерентность кэша

Проблема, о которой идет речь, возникает из-за того, что значение элемента данных в памяти, хранящееся в двух разных процессорах, доступно этим процессорам только через их индивидуальные кэши. Если процессор изменит значение элемента данных в своем кеше, то при попытке вывода данных из памяти будет получено старое значение. Наоборот, если подсистема ввода/вывода вводит в ячейку основной памяти новое значение, в кэш-памяти процессора по-прежнему остается старое.

Альтернативы

SMP — это лишь один подход к построению многопроцессорной машины; другим подходом является NUMA, которая предоставляет процессорам отдельные банки памяти. Это позволяет процессорам работать с памятью параллельно, и это может значительно повысить пропускную способность памяти в случае когда данные привязаны к конкретному процессу (а следовательно, и процессору). С другой стороны, NUMA повышает стоимость перемещения данных между процессорами, значит, и балансирование загрузки обходится дороже. Преимущества NUMA ограничены специфическим кругом задач, в основном серверами, где данные часто прочно привязаны к конкретным задачам или пользователям.

Другими подходами являются асимметричное мультипроцессирование (ASMP), в котором отдельные специализированные процессоры используются для конкретных задач, и кластерная мультипроцессорность (Beowulf), в которой не вся память доступна всем процессорам. Такие подходы нечасто используются (хотя высокопроизводительные 3D-чипсеты в современных видеокартах могут рассматриваться как форма асимметричной мультипроцессорности), в то время как кластерные системы широко применяются при построении очень больших суперкомпьютеров.

См. также

• Uniform Memory Access
• MPP
• Классификация параллельных вычислительных систем