Симметричная многопроцессорность

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.

Разные SMP-системы соединяют процессоры с общей памятью по-разному. Самый простой и дешевый подход — это соединение по общей шине (system bus)[3][4]. В этом случае только один процессор может обращаться к памяти в каждый данный момент, что накладывает существенное ограничение на количество процессоров, поддерживаемых в таких системах. Чем больше процессоров, тем больше нагрузка на общую шину, тем дольше должен ждать каждый процессор, пока освободится шина, чтобы обратиться к памяти. Снижение общей производительности такой системы с ростом количества процессоров происходит очень быстро, поэтому обычно в таких системах количество процессоров не превышает 2-4. Примером SMP-машин с таким способом соединения процессоров являются любые многопроцессорные серверы начального уровня.

Диаграмма устройства системы с симметричной многопроцессорностью. Процессоры обращаются к общей памяти по общей шине

Второй способ соединения процессоров — через коммутируемое соединение (crossbar switch)[3][5]. При таком соединении вся общая память делится на банки памяти, каждый банк памяти имеет свою собственную шину, и процессоры соединены со всеми шинами, имея доступ по ним к любому из банков памяти. Такое соединение схемотехнически более сложное, но оно позволяет процессорам обращаться к общей памяти одновременно. Это позволяет увеличить количество процессоров в системе до 8-16 без заметного снижения общей производительности. Примером таких SMP-машин являются многопроцессорные рабочие станции RS/6000.

SMP-машина с коммутируемым соединением процессоров

SMP — самый простой и экономически выгодный способ масштабирования вычислительной системы: путём наращивания числа процессоров. Также просто и программирование: с помощью потоков и сопутствующих механизмов обмена данными между ними через общие переменные в памяти.

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 использовать сильные стороны 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 еще недавно занимали большую часть рынка ПК. (Современные многоядерные процессоры — лишь еще одна аппаратная реализация SMP.) В силу природы разных методов программирования для максимальной производительности потребуются отдельные проекты для поддержки одного одноядерного 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 (процессорном ядре). Эффект в большинстве приложений проявляется не столько в приросте производительности, сколько в ощущении, что программа выполняется более плавно. В некоторых прикладных программах (в частности: программных компиляторах и некоторых проектах распределённых вычислений) повышение производительности будет почти прямо пропорционально числу дополнительных процессоров.

Выход из строя одного процессора приводит к некорректной работе всей системы и требует перезагрузки всей системы для отключения неисправного процессора. Выход же из строя одного процессорного ядра нередко оборачивается выходом из строя всего многоядерного процессора, если многоядерный процессор не оснащен встроенной защитой, отключающей неисправное процессорное ядро и через это позволяющей исправным процессорным ядрам продолжать работать штатно.

SMP — лишь один вариант построения многопроцессорной машины. Другая концепция — 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 жестко привязаны к конкретным задачам или пользователям.

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

• Uniform Memory Access
• Массово-параллельная архитектура
• Классификация параллельных вычислительных систем

• Charles Severance, Kevin Dowd. High Performance Computing (RISC Architectures, Optimization & Benchmarks), 2nd Edition (англ.). — O'Reilly Media, 1998. — 466 p. — ISBN 156592312X.

• René J. Chevance. Server Architectures: Multiprocessors, Clusters, Parallel Systems, Web Servers, Storage Solutions (англ.). — Digital Press, 2004. — 784 p. — ISBN 1555583334.

• Dhananjay Dhamdhere. Operating Systems (англ.). — McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 2008. — 864 p. — ISBN 0072957697.

• William Stallings. Operating Systems - Internals and Design Principles, 7th Edition (англ.). — Prentice Hall, 2011. — 816 p. — ISBN 013230998X.

• Sizing Up Parallel Architectures (май 1998 года) (рус.) — хорошая статья, рассказывающая, что такое SMP, и про её место среди других многопроцессорных технологий