【软件系统分析师】多处理机与并行处理机系统

阿寻寻

于 2025-03-07 00:15:00 发布

阅读量855

点赞数 19

文章标签： devops 算法软件工程

版权

多处理机（Multi-processor）与并行处理机（Parallel processor）在计算机架构中都涉及到“多核、多CPU”协同工作，但它们的实现方式和应用场景会有所差异。下面是详细的介绍和一些示例，帮助我们更好地理解它们各自的特点与用途。

多处理机系统，通常指在同一台计算机系统内部（同一主板或机箱）拥有多颗处理器（CPU），共同使用共享的内存与总线。
这种系统常见于服务器、专业工作站等高性能或高可靠场景。
多处理机系统最大的特征是所有处理器能够通过共享内存和总线进行通信，资源通常是统一管理的（典型的 SMP，Symmetric Multi-Processing，对称多处理结构）。

服务器主板上拥有 2 颗或 4 颗 CPU 的物理机器：
比如一些高性能数据库服务器，常用 2 颗或更多颗英特尔至强（Xeon）处理器。
早期的大型工作站 如 SUN、IBM、HP 等品牌的多路（Multi-socket）服务器和工作站。
现代多核 CPU 也可视为轻量级的多处理器：
例如，一颗 CPU 内部包含 4 核、8 核，实际也能实现多处理并且共享资源（只不过是集成在一颗物理 CPU 内部）。

并行处理机 通常从更广义的层面来指“能并行完成大量任务的硬件系统或软件系统”。这种并行可以在一台机器上通过多核、多CPU 来实现，也可以通过多台机器的协同工作来实现（集群、分布式系统）。
狭义上，指那种专门针对并行计算任务而设计的系统或处理器架构，如 GPU（图形处理器）或大规模并行处理器（MPP，Massively Parallel Processing）等，能够同时执行数百甚至数千个线程。

共享存储并行（Shared Memory Parallel Processing）
- 多处理器、多核在同一个主机内共享内存，通过线程并行来完成紧密耦合的计算任务。
- 例如多核 CPU 上的并行计算、SMP 服务器内使用多线程加速科学计算等等。
分布式内存并行（Distributed Memory Parallel Processing）
- 多台计算机（节点）通过网络进行通信，各自拥有独立内存和操作系统，进程之间需要通过消息传递（MPI、RPC 等）来协同。
- 例如高性能计算（HPC）集群，超算中心的大规模集群（数百、数千台主机共同工作）。
大规模并行处理（MPP）系统
- 在数据库、大数据处理等场合，采用大规模并行架构，一次处理海量数据。
- 例如某些并行数据库系统（Greenplum、Teradata、Amazon Redshift 等）会将数据分片存储在多个节点上，每个节点都能并行处理一部分数据。
GPU 并行
- GPU（图形处理器）在硬件上拥有成百上千的流处理器，非常适合大规模并行任务（如深度学习、科学计算、图像处理等）。
- 例如英伟达（NVIDIA）CUDA 或 AMD GPU 进行的并行加速。

硬件架构：
- 多处理机通常指同一个计算机上有多个物理 CPU（或多核），共享同一个主机、共享内存。
- 并行处理机可以是单机多核，也可以是多机协同，因此范畴更大。
通信方式：
- 多处理机之间共享内存，通信或同步更方便，但同时访问共享内存可能带来锁、互斥等开销。
- 并行处理机可通过共享内存也可能通过网络消息（如 MPI）来通信，范围更广。
应用场景：
- 多处理机更适合在同一台服务器上运行多线程或多进程的应用，可获得快速上下文切换和共享资源的优势。
- 并行处理机往往聚焦于高吞吐、大规模计算，可通过软硬件结合，利用多机或 GPU 进行海量任务或数据的分治并行。

多处理机（Multi-processor）：同一系统主板上多颗物理 CPU（或多核 CPU），共享内存和资源。常用于高性能服务器、工作站等场合。
并行处理机（Parallel processor）：更广义的并行计算概念，可指单机多处理器、集群分布式、GPU 加速等多种并行形态，主要目的是同时执行大量任务以加速计算或提高吞吐。

它们都旨在通过“并行”来提升计算效率，但实现方式与硬件组织会有所不同。在实际应用中，需要根据计算需求和规模来选择适合的并行架构。