"分布并行计算技术(MPP介绍)"
分布并行计算技术,特别是大规模并行处理(MPP)计算机,是处理海量数据和复杂计算任务的关键工具。MPP计算机由大量的处理节点组成,每个节点都有自己的处理器、缓存、内存和本地存储,这些节点通过高速网络(HSN)连接,形成一个统一的计算平台。
**MPP计算机的结构特征**
1. **分布式存储**:每个节点都有独立的存储空间,避免了单点故障,提高了系统的可靠性。
2. **分布式I/O**:I/O设备也分散在各个节点上,使得数据读写更高效。
3. **多处理器和缓存**:每个节点包含多个处理器和缓存,支持并行处理。
4. **局部互联网**:早期使用总线,现代则使用如CrossBar这样的交换架构,提供更高的带宽和更低的延迟。
5. **高速网络**:通过网络接口卡(NIC)连接,确保节点间通信的快速和高效。
**MPP计算机的可扩展性**
1. **分布存储体系**:允许系统随着节点数量的增加而扩展存储容量。
2. **平衡性**:确保存储器、I/O与处理器能力以及计算能力和并行性、互连能力之间的平衡。
3. **系统成本优化**:采用商用CPU降低成本,同时维持稳定的体系结构,例如Shell架构。然而,这可能导致一些挑战,如地址空间限制、缺乏硬件支持的块操作等。
**MPP计算机的应用**
MPP计算机广泛应用于科学计算,如物理模拟,以及商业领域,如数据仓库、决策支持系统(DSS)等。
**构建MPP系统的方法**
1. **传统方法**:小型紧密耦合的节点,微内核操作系统,共享硬盘。
2. **集群方法**:松散耦合,使用消息传递接口(MPI),不共享硬盘。
3. **全局分布式共享内存(DSM)**:共享硬盘和变量,实现更高效的通信。
**ASCI/MPP在美国的发展**
美国的高级战略计算倡议(ASCI)和Petaflops项目致力于开发高性能计算(HPC)平台,例如用于模拟核试验、生物技术、飞机和汽车设计以及天气预报等领域。这些计划的目标是达到万亿次浮点运算(Teraflops)乃至更高性能。
通过了解MPP计算机的设计策略、结构特点、应用领域以及系统构建方式,我们可以更好地理解如何利用这种技术来解决大规模计算问题,同时也看到它在科学和工程领域的广阔应用前景。