"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。
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