大规模并行处理器（MPP）：设计、应用与挑战

分布并行计算，特别是MPP（Massively Parallel Processors）计算，是一种高效的数据处理和分析技术，其核心在于利用大量的独立处理单元进行并行处理，显著提升计算性能。MPP计算机的设计策略和结构是本章节的核心内容。 首先，第4章详细介绍了MPP计算机的设计特点，包括其分布式存储系统，每个节点配备多个处理器（Processor）、高速缓存（Cache）以及本地存储器，通过局部互联网（早期是总线，现代则可能采用CrossBar架构）实现节点间的高速通信。此外，NIC（网络接口控制器）连接到高带宽网络HSN（High-Speed Network），确保数据传输的高效性。为了保持系统的可扩展性和成本效益，设计者需考虑存储、I/O能力和计算能力之间的平衡，并采取措施如使用商用CPU、分布式内存和稳定体系结构（如Shell体系结构），以降低系统复杂性和维护成本。 在MPP计算机系统应用方面，它们广泛用于科学计算，例如气候模型、核反应模拟等，以及大规模数据处理，如网络数据仓库和商业智能（DSS）。有两种主要的构建方法：一是传统方法，通过小节点组成紧密耦合系统，使用微内核操作系统和共享硬盘；二是集群方法，如使用MPI（Message Passing Interface）协议，节点间松散耦合且不共享硬盘；全局数据共享内存（Global DSM）方法则允许共享硬盘和变量通信。 美国的ASC（Accelerated Strategic Computing Initiative）和Petaflops Project是推动美国高性能计算（HPC）的重要计划，目标是在特定时间内达到每秒千万亿次浮点运算（FLOPS）。ASCI的目标从1996年的1太浮点运算（Tflops）逐步提升，最终瞄准万亿次级别。这些项目旨在支持包括核反应堆模拟在内的关键应用领域，以及生物技术、航空和汽车设计等领域的先进研究。 分布并行MPP计算是一个复杂的系统，涉及到硬件设计、软件架构、系统扩展和应用领域等多个层面，是现代信息技术发展中的重要驱动力。理解并掌握这一技术对于从事大数据处理、科研计算或云计算等领域的人来说至关重要。