O multiprocessamento simétrico (SMP) e o processamento massivamente paralelo (MPP) são usados em aplicações que requerem potência de computação significativa, mas atingem diferentes escalas e tipos de problemas. Aqui está uma quebra de aplicativos para cada um:
multiprocessamento simétrico (SMP): Os sistemas SMP aproveitam vários processadores compartilhando o mesmo espaço de memória. Isso permite uma programação mais fácil e comunicação eficiente entre os processadores. As aplicações que beneficiam do SMP incluem:
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Sistemas operacionais: Muitos sistemas operacionais modernos são projetados para aproveitar as arquiteturas SMP, permitindo multitarefa e processamento paralelo das tarefas do sistema.
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Servidores de banco de dados: Os sistemas de banco de dados, como MySQL, PostgreSQL e Oracle, geralmente usam SMP para lidar com consultas e transações simultâneas com mais eficiência.
* servidores da Web: Os servidores da Web de alto tráfego se beneficiam do SMP para lidar com inúmeras solicitações simultaneamente. Apache e Nginx são exemplos de servidores da Web projetados para utilizar o SMP.
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Virtualização: Os monitores de máquinas virtuais (VMMs) como VMware e Hyper-V utilizam SMP para distribuir a carga de trabalho em vários núcleos, permitindo a execução de várias máquinas virtuais simultaneamente.
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Aplicações de desktop: Os aplicativos de desktop de ponta, especialmente os envolvidos na edição de vídeo e imagem, modelagem 3D e computação científica, podem se beneficiar significativamente da capacidade do SMP de distribuir tarefas computacionais em vários núcleos.
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jogos: Os videogames modernos utilizam o SMP para renderizar gráficos, processar simulações de física e lidar com a IA com mais eficiência, levando a uma jogabilidade mais suave e imersiva.
Processamento massivamente paralelo (MPP): Os sistemas MPP envolvem numerosos processadores independentes, cada um com sua própria memória, trabalhando juntos em um único problema. A comunicação entre processadores é mais complexa do que no SMP, mas o MPP pode escalar para problemas muito maiores. As inscrições para MPP incluem:
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Computação científica em larga escala: Simulações em áreas como previsão meteorológica, modelagem climática, astrofísica, genômica e ciência de materiais geralmente exigem o poder computacional maciço dos sistemas MPP.
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Data Warehousing e Business Intelligence: A análise de conjuntos de dados extremamente grandes para inteligência de negócios exige o poder de processamento de bancos de dados MPP como Teradata, Greenplum e Snowflake.
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Big Data Analytics: Processando e analisando conjuntos de dados maciços (big data) usando tecnologias como Hadoop e Spark geralmente utilizam clusters MPP.
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Computação de alto desempenho (HPC): O MPP é crucial para aplicativos HPC que resolvam problemas complexos que não podem ser abordados por máquinas únicas. Exemplos incluem simulações de dinâmica molecular, modelagem de dinâmica de fluidos e modelagem financeira.
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aprendizado de máquina e inteligência artificial (ai): Treinar grandes modelos de aprendizado de máquina e executar tarefas complexas de IA geralmente requer o paralelismo fornecido pelos clusters MPP.
Diferenças -chave na seleção de aplicativos: A escolha entre SMP e MPP depende das necessidades do aplicativo:
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escalabilidade: Para problemas extremamente grandes que excedem a capacidade de memória de uma única máquina, o MPP é necessário. O SMP é limitado pela arquitetura de memória compartilhada.
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Complexidade: O SMP geralmente é mais fácil de programar devido à memória compartilhada. O MPP requer técnicas de programação mais sofisticadas para lidar com a distribuição de dados e a comunicação entre processadores.
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Custo: Os sistemas MPP geralmente são muito mais caros que os sistemas SMP devido ao maior número de processadores e às interconexões necessárias.
Em resumo, enquanto ambas as arquiteturas oferecem processamento paralelo, o SMP é adequado para aplicações que exigem multitarefa eficientes em uma única máquina, enquanto o MPP se destaca na solução de problemas extremamente grandes, exigindo enorme poder computacional e escalabilidade em várias máquinas. Algumas aplicações podem até utilizar uma abordagem híbrida, combinando tecnologias SMP e MPP.
