対称型マルチプロセッシングとは？

対称型マルチプロセッシング（SMP：Symmetric Multi Processing）は、現代のスーパーコンピューティングやビッグデータ・システムの性能を高める重要な技術です。SMP は、複数のプロセッサが同じメモリを共有し、複雑なタスクで連携できるようにすることで、ゲノミクスから自動車の空気力学まで、さまざまなドメインの計算能力を大幅に向上させます。

この記事では、SMP のユースケース、他の処理アーキテクチャとの比較、主なメリットについて説明します。

対称型マルチプロセッシングとは？

対称マルチプロセッシングは、処理ワークロードが複数のプロセッサに対称的に分散されるときに発生します。SMP システムでは、各プロセッサがシステムのメモリと入出力（I/O）デバイスに対して同等のアクセス権限を持ちます。このバランスにより、リソースの効率的な使用と、並列処理タスクにおける最適な性能が確保されます。

対称型マルチプロセッシング（SMP）に依存する技術

多くの場合、SMP を活用するシステムは、膨大な量のデータを処理し、複雑な計算をシームレスに実行するために必要なシステムです。SMP は、次のような技術のバックボーンです。

• 高性能サーバー：高性能サーバーは、SMP に依存して機能を強化するさまざまなコンピューティング環境で不可欠なコンポーネントです。また、エンタープライズ・コンピューティング環境のバックボーンである高性能サーバーは、科学的シミュレーション、Web ホスティング、仮想化などに SMP を活用しています。
• データセンター・クラスタ：クラウド・コンピューティングと多くのオンライン・サービスのバックボーンであるデータセンター・クラスタは、膨大な量のデータを処理し、多数のユーザーに同時にサービスを提供するために SMP に大きく依存しています。ロード・バランシング、効率的なリソース利用、仮想化、クラウド・コンピューティング、リアルタイムおよびビッグデータの処理などを可能にします。
• スーパーコンピュータ：スーパーコンピュータは、多くの場合、タスクを小さな部分に分割することで複雑なシミュレーションを実行します。SMP を使用することで、スーパーコンピュータは複数のプロセッサ間でタスクを同時に処理できるため、効率的な並列化が可能です。

対称型マルチプロセッシングの例とユースケース

上記の技術は、膨大なデータセットの迅速かつ正確な処理が不可欠なあらゆる分野で SMP を使用する可能性があります。以下に例を挙げます。

• エンタープライズ・アプリケーション：エンタープライズ環境では、ユーザーの活動が多い時期であっても、エンタープライズ・アプリケーションの円滑な運用が不可欠です。SMP により、サーバーは、顧客関係管理（CRM）ソフトウェア、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システム、ビジネス・インテリジェンス・ツールへの複数のユーザー要求を同時に処理できます。
• 科学的シミュレーション：気候・気象モデリング、原子力研究、天体物理学などのシミュレーションには、複雑な数学的な方程式が含まれます。SMP は、大規模なシミュレーション・タスクを小さなチャンクに並列処理することを可能にし、計算にかかる時間を大幅に短縮します。
• ゲノム研究：ゲノム研究では、科学者は SMP を使用して膨大なゲノム・データセットを分析することができます。DNA シーケンシングと遺伝子発現解析は並列化可能で、解析を高速化し、研究者は個別化医療などの分野で重要な発見を行うことができます。
• 空気力学と計算流体力学：スーパーコンピュータは、F1 レースカー設計などの航空宇宙および自動車産業における流体力学および空気力学のシミュレーションに使用されます。SMP により、エンジニアは物体周辺の流体の挙動をモデル化し、より効率的で空力的な車両の設計を支援します。
• 生成 AI モデル：大規模な AI モデルのトレーニング、特に画像認識、自然言語処理、生成タスクで使用される深層学習モデルは、計算負荷がかかります。これらのモデルには、多くの場合、数百万から数十億のパラメータがあり、トレーニングには複雑な計算が必要です。SMP は、複雑なニューラル・ネットワーク・アーキテクチャの効率的な処理に使用され、高度な生成 AI システムやアプリケーションの開発を可能にします。

対称型マルチプロセッシング・システムの仕組み

SMP アーキテクチャは、共通のバスまたはインターコネクトに接続された複数のプロセッサで構成されています。これらのプロセッサは、タスクを効率的に実行するために、アクティビティの通信と同期を行います。

マルチプロセッサ・システムの目的

マルチプロセッサ・システムの主な目的は、複雑なタスクを、同時に処理できる、管理しやすい小さなスレッドに分割することです。この分割処理と並列処理は、実行時間の短縮につながります。スーパーコンピューティングやビッグデータの分析のアプリケーションに不可欠です。

対称型マルチプロセッシング（SMP）のメリット

• 対称マルチプロセッシングアーキテクチャのスケーラビリティ：SMP システムは、プロセッサを追加することでシームレスに拡張できるため、計算能力の向上を必要とするアプリケーションに最適です。
• 性能：並列処理を必要とするタスクでは、SMP システムは優れた性能を提供します。プロセッサ間でタスクを分割できるため、実行が高速化され、システム全体の効率性が向上します。
• 対称マルチプロセッシング・システムのプログラミング：開発者は、並列プログラミング技術を通じて SMP のパワーを活用できます。OpenMP や MPI などのライブラリは、マルチスレッド・アプリケーションの作成を容易にし、SMP システムの性能を最適化します。

対称型マルチプロセッシング・システムの潜在的な欠点

SMP システムに関連する課題には、次のようなものがあります。

• コストと複雑さ：SMP システムには、ハードウェアとインフラへの多額の初期投資が必要です。さらに、共有メモリへのアクセスと同期の複雑さを管理するには、専門知識が必要であり、全体的な複雑さが増します。
• スケーラビリティとメモリ使用量に制限：SMP システムはある程度まで拡張できますが、効果的に統合できるプロセッサの数には限界があります。メモリ使用量はボトルネックとなり、メモリを大量に消費するアプリケーションの性能に影響します。

対称型マルチプロセッシングと非対称型マルチプロセッシングの比較

非対称マルチプロセッシング（AMP：Asymmetric multiprocessing）は、対称マルチプロセッシング（SMP）とは別のマルチプロセッシングの代替アプローチです。SMP とは異なり、AMP は特定のタスクを個々のプロセッサに割り当てます。

非対称マルチプロセッシングの特徴

• 専用プロセッサと汎用プロセッサ：各プロセッサには固有の役割があり、システム内の特殊な機能につながります。SMP プロセッサは汎用性があり、あらゆるタスクを実行できますが、AMP アーキテクチャは、グラフィックス処理、オーディオ処理、入出力操作などの特定の機能用に最適化されたプロセッサで構成されています。
• 異種処理ユニットと同種処理ユニット：AMP システムは、多くの場合、グラフィックス・レンダリングを最適化するために、特殊なグラフィックス処理ユニット（GPU）を備えた高性能 CPU など、さまざまな機能やアーキテクチャを持つ異なるタイプのプロセッサを組み込んでいます。
• リソースの専門性：AMP は、各プロセッサが特定の種類の計算を得意としており、割り当てられたワークロードを処理するようにプロセッサが調整されるため、タスクが効率的に実行されます。
• エネルギー効率：AMP アーキテクチャは、省エネのために低消費電力のタスク用に特別に設計されたプロセッサを使用することで、エネルギー効率を最適化できます。
• タスクの分離：AMP システムは、多くの場合、干渉を防ぐためにタスクを分離し、異なるプロセッサで実行されているタスクの性能や安定性に影響を与えません。これにより、システム全体の信頼性が向上します。

非対称マルチプロセッシングの例

非対称マルチプロセッシングは、さまざまな機能を備えたプロセッサを使用して、次のようなシステム内の特定のタスクを処理します。

• 自動化されたロボティクス：センサー・データ（空間認識やモーション・コントロールなど）や意思決定のための複数のプロセスにプロセッサを活用
• モノのインターネット（IoT）デバイスなどの組み込みシステム
• ルーター、スイッチ、ネットワーク・アプライアンスなどのネットワーク・デバイス
• スムーズなゲームプレイのために複数の専用プロセッサを必要とするゲーム・コンソール

非対称マルチプロセッシングのメリット

非対称マルチプロセッシングは、タスクに異なるレベルの処理能力が必要な場合に優れており、次のようなメリットをもたらします。

• 特定のプロセッサを特化したタスクに割り当てることで、各プロセッサが割り当てられた機能に最適化され、リソースを効率的に利用できます。
• 消費電力を最適化するために、特定のタスクに合わせたプロセッサを使用することで、電力効率を向上させます。低電力プロセッサは、要求の少ないタスクを処理し、エネルギーを節約できます。
• 特定のタスクにおいて、専用プロセッサが汎用プロセッサを上回る性能を発揮するため、性能が向上します。
• タスクを分離し、干渉を防止することで、システムの信頼性と安定性を向上させます。
• カスタマイズと最適化は、特定のアルゴリズムや計算に最適化されたプロセッサを使用することで、対象とするアプリケーションに対して優れた性能を発揮します。
• 必要な部分だけに特化したプロセッサを使用することにより、高価で特殊なプロセッサを効率的に使用できるようになり、コスト効率が向上します。
• AMP 構成は、さまざまなユースケースの固有の要求を満たすように調整できるため、アプリケーション間の汎用性が向上します。

対称型マルチプロセッシングと非対称型マルチプロセッシングの比較

SMP と非対称マルチプロセッシングの選択は、アプリケーションの特定の要件によって異なります。SMP は、タスク間で均一な処理能力を必要とするアプリケーションに最適です。非対称マルチプロセッシングは、さまざまなタスク要件のシナリオに適しています。

対称型マルチプロセッシングと分散コンピューティングの比較

分散コンピューティングには、ネットワーク上で複数の相互接続されたシステムが連携します。各システムは独立して動作し、タスクを達成するために情報やリソースを共有します。

分散コンピューティングの特徴

SMP と分散コンピューティングの主な違いには、次のようなものがあります。

• 独立したメモリと共有メモリの比較：分散コンピューティングには複数の独立したシステムが含まれており、それぞれに独自のメモリとリソースがあります。これらのシステムは、ネットワークを介してタスクの通信と調整を行います。SMP システムには、共通のメモリ・スペースを共有する複数のプロセッサがあり、全員が同じメモリと I/O デバイスに直接アクセスできます。
• タスクの配布：タスクは、より小さなサブタスクに分割され、ネットワーク内の異なるマシンやノードに分散されます。各ノードは、割り当てられたタスクを個別に処理します。SMP では、タスクはプロセッサ間で分割されます。
• 通信と同期：分散型コンピューティング・システムのノードは、ネットワークを介して通信し、メッセージ・パス、リモート・プロシージャ・コール、またはその他のプロセス間通信方法を介してタスクを完了します。
• スケールアウトとスケールアップ：分散コンピューティング・システムは、ネットワークにノードを追加することでスケールアウトできます。SMP システムは、プロセッサを追加することでスケールアップできます。
• 柔軟性：分散コンピューティングは、ハードウェアとソフトウェアの面で柔軟性を提供します。ノードのアーキテクチャやオペレーティング・システムが異なるためです。

分散コンピューティングの例とユースケース

分散コンピューティングは、大量のデータを処理する必要性に対処し、リアルタイムのインタラクションをサポートし、以下のようなモダンなアプリケーションやサービスのための複雑な計算を可能にします。

• クラウド・コンピューティングは、分散コンピューティングが AWS などのサービス・プロバイダにオンデマンド・リソースを提供し、ビジネスや個人にスケーラブルで柔軟なソリューションを提供します。
• 分散データベースである Cassandra、MongoDB、Amazon DynamoDB は、複数のサーバーやノードにデータを分散します。この分散により、耐障害性、スケーラビリティ、可用性が向上します。このようなデータベースは、Web アプリケーション、IoT システム、大規模な eコマース・プラットフォームで一般的に使用されています。
• コンテンツ配信ネットワーク（CDN）は、分散コンピューティングを使用して、待ち時間を削減し、コンテンツ配信を加速し、ストリーミングやその他のトラフィックの多い Web サイトに最適なユーザー・エクスペリエンスを提供します。
• TensorFlow や PyTorch などのコンピューティング・フレームワークを介して、複数の GPU やマシンに機械学習を分散し、モデルのトレーニング・プロセスを加速します。
• 金融サービス、アルゴリズム取引、リスク評価、不正検知
• ネットワーク・セキュリティには、侵入検知、マルウェア分析、分散型サービス妨害（DDoS）攻撃の軽減が含まれます。分散型システムは、複数のノードにわたるネットワーク・トラフィック・パターンの分析を可能にし、脅威検出機能を強化します。

対称型マルチプロセッシング（SMP）と分散コンピューティングの選択

SMP と分散コンピューティングの選択は、タスクの複雑さ、データ量、通信オーバーヘッドによって異なります。SMP は、プロセッサ間の広範な通信と共有メモリ・アクセスを必要とするタスクに最適です。分散コンピューティングは、スケーラビリティとフォールト・トレランスを必要とするシナリオに優れています。

まとめ

対称型マルチプロセッシングは、スーパーコンピューティングとビッグデータの基盤技術です。複雑なタスクを同時に処理し、さまざまな分野のアプリケーションと組み合わせることができるため、現代の計算作業に不可欠です。性能、スケーラビリティ、コスト効率のバランスを適切に取ることが、対称型マルチプロセッシングの可能性を最大限に引き出すうえで極めて重要であり、その基礎となるストレージ・プラットフォームも同様です。

ピュア・ストレージの FlashArray//XL と FlashBlade//S のパワーは、要求の厳しいコンピューティング・ワークロードに対応するために必要なデータ・ストレージを提供します。