Quelles applications utilisent SMP et MPP ?

Multitraitement symétrique (SMP) :

Les systèmes SMP exploitent plusieurs processeurs partageant le même espace mémoire. Cela permet une programmation plus facile et une communication efficace entre les processeurs. Les applications bénéficiant de SMP comprennent :

* Systèmes d'exploitation : De nombreux systèmes d'exploitation modernes sont conçus pour tirer parti des architectures SMP, permettant le multitâche et le traitement parallèle des tâches système.

* Serveurs de bases de données : Les systèmes de bases de données, comme MySQL, PostgreSQL et Oracle, utilisent souvent SMP pour gérer plus efficacement les requêtes et les transactions simultanées.

* Serveurs Web : Les serveurs Web à fort trafic bénéficient de SMP pour traiter de nombreuses requêtes simultanément. Apache et Nginx sont des exemples de serveurs Web conçus pour utiliser SMP.

* Virtualisation : Les moniteurs de machines virtuelles (VMM) comme VMware et Hyper-V utilisent SMP pour répartir la charge de travail sur plusieurs cœurs, permettant ainsi d'exécuter plusieurs machines virtuelles simultanément.

* Applications de bureau : Les applications de bureau haut de gamme, en particulier celles impliquées dans l'édition de vidéos et d'images, la modélisation 3D et le calcul scientifique, peuvent bénéficier considérablement de la capacité de SMP à répartir les tâches de calcul sur plusieurs cœurs.

* Jeux : Les jeux vidéo modernes utilisent SMP pour restituer les graphiques, traiter les simulations physiques et gérer l'IA plus efficacement, conduisant à un gameplay plus fluide et plus immersif.

Traitement massivement parallèle (MPP) :

Les systèmes MPP impliquent de nombreux processeurs indépendants, chacun doté de sa propre mémoire, travaillant ensemble sur un seul problème. La communication entre les processeurs est plus complexe que dans SMP, mais MPP peut s'adapter à des problèmes beaucoup plus importants. Les candidatures au MPP comprennent :

* Calcul scientifique à grande échelle : Les simulations dans des domaines tels que les prévisions météorologiques, la modélisation climatique, l'astrophysique, la génomique et la science des matériaux nécessitent souvent la puissance de calcul massive des systèmes MPP.

* Entreposage de données et Business Intelligence : L'analyse d'ensembles de données extrêmement volumineux à des fins de business intelligence nécessite la puissance de traitement des bases de données MPP telles que Teradata, Greenplum et Snowflake.

* Analyse Big Data : Le traitement et l'analyse d'ensembles de données massifs (big data) à l'aide de technologies telles que Hadoop et Spark utilisent souvent des clusters MPP.

* Calcul haute performance (HPC) : MPP est crucial pour les applications HPC résolvant des problèmes complexes qui ne peuvent pas être résolus par des machines seules. Les exemples incluent les simulations de dynamique moléculaire, la modélisation de la dynamique des fluides et la modélisation financière.

* Apprentissage automatique et intelligence artificielle (IA) : La formation de grands modèles d'apprentissage automatique et l'exécution de tâches d'IA complexes nécessitent souvent le parallélisme fourni par les clusters MPP.

Différences clés dans la sélection des candidatures :

Le choix entre SMP et MPP dépend des besoins de l'application :

* Évolutivité : Pour les problèmes extrêmement importants qui dépassent la capacité mémoire d’une seule machine, MPP est nécessaire. SMP est limité par l'architecture de mémoire partagée.

* Complexité : SMP est généralement plus facile à programmer en raison de la mémoire partagée. MPP nécessite des techniques de programmation plus sophistiquées pour gérer la distribution des données et la communication entre processeurs.

* Coût : Les systèmes MPP sont généralement beaucoup plus chers que les systèmes SMP en raison du plus grand nombre de processeurs et des interconnexions requises.

En résumé, bien que les deux architectures offrent un traitement parallèle, SMP convient aux applications nécessitant un multitâche efficace sur une seule machine, tandis que MPP excelle dans la résolution de problèmes extrêmement volumineux nécessitant une puissance de calcul massive et une évolutivité sur plusieurs machines. Certaines applications peuvent même utiliser une approche hybride, combinant les technologies SMP et MPP.