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什麼是對稱式多處理？

什麼是對稱式多處理？

對稱式多處理（SMP）是推動現代超級運算和大數據系統效能的關鍵技術。SMP 允許多個處理器共用相同的記憶體，並共同處理複雜的任務，可大幅提升從基因組學到汽車空氣動力學等各種領域的運算能力。

在本文章中，我們將探討 SMP 使用案例、與其他處理架構的比較，以及其主要優勢。

什麼是對稱式多處理？

當處理工作負載對稱地分配到多個處理器時，就會發生對稱式多處理。在 SMP 系統中，每個處理器對系統的記憶體和輸入/輸出（I/O）裝置的存取相等。此平衡可確保在平行處理作業中有效運用資源，並取得最佳效能。

仰賴對稱式多處理技術（SMP）

通常利用 SMP 的系統是處理大量資料和無縫執行複雜運算所需的系統。SMP 是以下技術的骨幹：

高效能伺服器：高效能伺服器是各種運算環境中不可或缺的元件，它仰賴 SMP 來增強功能。高效能伺服器也是企業運算環境的骨幹，可運用 SMP 進行科學模擬、網路託管、虛擬化等。
資料中心叢集：資料中心叢集是雲端運算和許多線上服務的骨幹，非常仰賴 SMP 來處理大量資料，同時為許多使用者提供服務。它能夠實現負載平衡、高效率的資源利用率、虛擬化和雲端運算、即時和大數據處理等。
超級電腦：超級電腦通常透過將任務分解為較小的部分來執行複雜的模擬。透過使用 SMP，超級電腦可以同時處理多個處理器的任務，確保高效率的平行化。

對稱式多重處理的範例與使用案例

上述技術可以在任何快速、精確處理大量資料集的領域中使用 SMP。以下是幾個例子：

企業級應用程式：在企業環境中，即使是在高使用者活動期間，也能順暢運行企業應用程式也至關重要。SMP 可讓伺服器同時處理多重使用者對客戶關係管理（CRM）軟體、企業資源規劃（ERP) 系統及商業情報工具的要求。
科學模擬：氣候和天氣模型、核子研究和天文物理等模擬都涉及複雜的數學方程式。SMP 可將更大的模擬任務分割為較小的區塊，並行處理，從而大幅縮短運算時間。
基因體研究：在基因組學研究中，科學家可以使用 SMP 分析龐大的基因組學資料集。DNA 定序和基因表現分析可以平行化，加速分析，並使研究人員能夠在個人化醫學等領域做出重大發現。
空氣動力學和計算流體動力學：超級電腦是用來模擬航太與汽車產業的流體動力學與空氣動力學，例如一級方程式賽車設計。SMP 讓工程師能夠模擬物件周圍的液體行為，協助設計更有效率且更符合空氣動力學的車輛。
生成式 AI 模型：訓練大規模的 AI 模型，尤其是影像辨識、自然語言處理和生成任務中使用的深度學習模型，都具有運算密集性。這些模型通常有數百萬甚至數十億個參數，而訓練這些參數需要複雜的運算。SMP 用於高效率處理複雜的神經網路架構，進而開發複雜的生成 AI 系統和應用程式。

對稱式多處理系統如何運作？

SMP 架構由多個處理器組成，連接到共同匯流排或互連。這些處理器會溝通並同步其活動，以有效率地執行任務。

多處理器系統的用途為何？

多處理器系統的主要目的是將複雜的任務劃分為更小、可管理的執行緒，並可以同時處理。這種分工和平行處理能加快執行時間，對於超級運算和大數據分析的應用至關重要。

使用對稱式多處理（SMP）的優勢

對稱式多處理架構的可擴充性。SMP 系統可以透過增加更多處理器無縫擴展，使其成為需要增加計算能力的應用程式的理想選擇。
效能。在需要平行處理的任務中，SMP 系統可提供優異的效能。他們在處理器之間區分任務的能力，可確保更快速的執行，並提高整體系統效率。
針對對稱式多處理系統進行程式設計。開發人員可以透過並行程式設計技術來駕馭 SMP 的強大功能。OpenMP 和 MPI 等資料庫有助於建立多執行緒應用程式，優化 SMP 系統效能。

對稱式多處理系統的潛在缺點

與 SMP 系統相關的挑戰包括：

成本和複雜性。SMP 系統需要大量投入硬體和基礎架構。此外，管理共用記憶體存取和同步的複雜性需要專業知識，從而增加整體複雜性。
限於可擴充性和記憶體使用量。雖然 SMP 系統可以擴展到一定程度，但對於可有效整合的處理器數量，仍存在限制。記憶體使用率可能會成為瓶頸，影響記憶體密集型應用程式的效能。

對稱式多處理 vs. 非對稱式多處理

非對稱式多處理（AMP）是多處理的一種替代方法，不同於對稱式多處理（SMP）。與 SMP 不同，AMP 指派特定任務給個別處理器。

非對稱多處理特性

專用與通用處理器：每個處理器都有獨特的角色，在系統內產生特殊功能。SMP 處理器是通用的，可執行任何任務，但 AMP 架構包含了針對特定功能最佳化的處理器，如圖形處理、音訊處理或輸入/輸出操作。
異質性 vs. 同質性處理單位：AMP 系統通常採用不同類型的處理器，具有不同的功能和架構，例如高效能 CPU 和專門的圖形處理器（GPU），以優化圖形渲染。
資源專業：AMP 讓每個處理器都能在特定類型的運算中脫穎而出，以便有效率地執行任務，因為處理器是為處理分配的工作負載而量身定制。
能源效率：AMP 架構可利用專為低功耗任務設計的處理器優化能源效率，以節約能源。
任務隔離：AMP 系統通常隔離任務以防止干擾，確保不影響在不同處理器上執行任務的效能或穩定性。這提高了整體系統的可靠性。

非對稱式多處理的範例

非對稱式多處理器利用具有不同功能的處理器來處理系統中的特定任務，例如：

自動化機器人，利用處理器處理多個感測器資料流程（如空間感知和運動控制），並做出決策
嵌入式系統，如物聯網（IoT）裝置
網路裝置，例如路由器、交換器和網路設備
遊戲主機需要多個專用處理器，才能順暢地享受遊戲體驗

非對稱式多處理的優點為何？

非對稱多工處理在任務需要不同等級的處理能力時表現優異，提供的優勢如下：

高效的資源利用率，將特定處理器專用於特殊任務，因此每個處理器都已針對指派的功能進行最佳化。
能源效率，使用專為特定任務量身打造的處理器來優化功耗。低功耗處理器可以處理需求較低的任務，節約能源。
增強的效能，因為專門的處理器可以在指定的任務中超越一般用途的處理器。
可靠性，透過隔離任務和防止干擾來增強系統的可靠性和穩定性。
自訂和最佳化，透過使用針對特定演算法或計算最佳化的處理器，系統能夠為目標應用程式提供優異的效能。
成本效益，只要在需要時使用專用處理器，就能確保高效使用昂貴的專用處理器。
AMP 配置可以量身訂做，以滿足各種使用案例的獨特需求，因此應用程式之間具有多功能性。

何時選擇對稱式多處理 vs. 非對稱

在 SMP 與非對稱多處理之間進行選擇，取決於應用程式的特定需求。SMP 是所有任務要求統一處理能力的應用程式的理想選擇，而非對稱式多處理則適用於各種任務要求的情境。

對稱式多處理 vs. 分散式運算

分散式運算涉及多個互連系統，透過網路協同作業。每個系統都獨立運作，分享資訊和資源以完成任務。

分散式運算的特性

SMP 與分散式運算之間的一些關鍵差異包括：

獨立記憶體 vs. 共享記憶體：分散式運算涉及多個獨立系統，每個系統都有自己的記憶體和資源。這些系統透過網路溝通並協調任務。SMP 系統擁有多個處理器，共用共同記憶體空間，所有處理器都可以直接存取相同的記憶體和 I/O 裝置。
任務分配：任務分為較小的子任務，並分佈在網路中的不同機器或節點中。每個節點都獨立處理其指派的任務。在 SMP 中，任務在處理器之間分割。
通訊與同步：分散式運算系統中的節點透過網路進行通訊，以透過訊息傳遞、遠端程序呼叫或其他處理間通訊方式完成工作。
橫向擴充與橫向擴充：分散式運算系統可以透過為網路增加更多節點來擴展。SMP 系統可以透過增加更多處理器來擴展規模。
彈性：分散式運算在硬體和軟體方面提供更多彈性，因為節點可以有不同的架構和作業系統。

分散式運算的範例與使用案例

分散式運算解決了處理大量資料的需求，支援即時互動，並為現代應用程式和服務啟用複雜的運算，例如：

雲端運算，分散式運算為 AWS 等服務供應商提供隨取隨用的資源，為企業和個人提供可擴充且彈性的解決方案。
Cassandra 、MongoDB 和 Amazon DynamoDB 等分散式資料庫將資料分散至多個伺服器或節點。 MongoDB 此分佈可增強容錯性、可擴充性和可用性。這類資料庫常用於網路應用程式、IoT系統和大規模電子商務平台。
內容傳遞網路（CDN），使用分散式運算來降低延遲、加速內容傳遞，並確保串流和其他高流量網站的良好使用者體驗。
透過 TensorFlow 和 PyTorch 等運算框架，跨多個 GPU 或機器分散式機器學習，以加速模型訓練流程。
金融服務，用於演算法交易、風險評估和詐騙偵測。
網路安全，包括入侵偵測、惡意軟體分析和分散式阻斷服務（DDoS）攻擊緩解。分散式系統可分析多個節點的網路流量模式，增強威脅偵測能力。