Мухаммада аль-хоразмий

Симметрическая мультипроцессорность
Symmetric Multiprocessing (сокращённо SMP) или симметрическое мультипроцессирование – это особая архитектура мультипроцессорных систем, в которой несколько процессоров имеют доступ к общей памяти. Это очень распространённая архитектура, достаточно широко используемая в последнее время.
При применении SMP в компьютере работает сразу несколько процессоров, каждый над своей задачей. SMP система при качественной операционной системе рационально распределяет задачи между процессорами, обеспечивая равномерную нагрузку на каждый из них. Однако возникает проблема к обращению памяти, ведь даже однопроцессорным системам требуется на это относительно большое время. Таким образом, обращение к оперативной памяти в SMP происходит последовательно: сначала один процессор, затем второй.
В силу перечисленных выше особенностей, SMP-системы применяется исключительно в научной сфере, промышленности, бизнесе, крайне редко в рабочих офисах. Кроме высокой стоимости аппаратной реализации, такие системы нуждаются в очень дорогом и качественном программном обеспечении, обеспечивающем многопоточное выполнение задач. Обычные программы (игры, текстовые редакторы) не будут эффективно работать в SMP-системах, так как в них не предусмотрена такая степень распараллеливания. Если адаптировать какую-либо программу для SMP-системы, то она станет крайне неэффективно работать на однопроцессорных системах, что приводит к необходимости создание нескольких версий одной и той же программы для разных систем. Исключение составляет, например, программа ABLETON LIVE (предназначена для создания музыки и подготовка Dj-сетов), имеющая поддержку мультипроцессорных систем. Если запустить обычную программу на мультипроцессорной системе, она всё же станет работать немного быстрее, чем в однопроцессорной. Это связано с так называемым аппаратным прерыванием (остановка программы для обработки ядром), которое выполняется на другом свободном процессоре.
SMP-система (как и любая другая, основанная на параллельных вычислениях) предъявляет повышенные требования к такому параметру памяти, как полоса пропускания шины памяти. Это зачастую ограничивает количество процессоров в системе (современные SMP- системы эффективно работают вплоть до 16 процессоров).
Т ак как у процессоров общая память, то возникает необходимость рационального её использования и согласования данных. В мультипроцессорной системе получается так, что несколько кэшей работают для разделяемого ресурса памяти. Сache coherence (когерентность кэша) – свойство кэша, обеспечивающее целостность данных, хранящихся в индивидуальных кэшах для разделяемого ресурса. Данное понятие – частный случай понятия когерентности памяти, где несколько ядер имеют доступ к общей памяти (повсеместно встречается в современных многоядерных системах)[4]. Если описать данные понятия в общих чертах, то картина будет следующей: один и тот же блок данных может быть загружен в разные кэши, где данные обрабатываются по-разному.
Если не будут использованы какие-либо уведомления об изменении данных, то возникнет ошибка. Когерентность кэша призвана для разрешения таких конфликтов и поддержки соответствия данных в кэшах.
SMP-системы являются подгруппой MIMD (multi in-struction multi data - вычислительная система со множественным потоком команд и множественным потоком данных) классификации вычислительных систем по Флинну ( профессор Стэнфордского университета, сооснователь Palyn Associates). Согласно данной классификации, практически все разновидности параллельных систем можно отнести к MIMD.
Разделение многопроцессорных систем на типы происходит на основе разделения по принципу использования памяти. Этот подход позволил различить следующие важные типы
многопроцессорных систем – multiprocessors (мультипроцессорные системы с общей разделяемой памятью) и multicomputers (системы с раздельной памятью). Общие данные, используемы при параллельных вычислениях требуют синхронизации. Задача синхронизация данных – одна из самых важных проблем, и её решение при разработке многопроцессорных и многоядерных и, соответственно, необходимого программного обеспечения является приоритетной задачей инженеров и программистов. Общий доступ к данным может быть произведён при физическом распределении памяти. Этот подход называется неоднородным доступом к памяти (non-uniform memory access или NUMA).