SMP（对称多处理）
1、简介
SMP（Symmetric MultiProcessing）是一种多处理器的计算机架构，它的设计目标是通过多个处理器共享内存和I/O资源来提高系统性能，在SMP架构中，所有的处理器都是平等的，它们可以访问所有系统资源，包括内存和I/O设备。
2、特点
对称性：所有处理器都可以访问所有系统资源，没有主从关系。
共享内存：所有处理器共享同一内存空间，不需要额外的内存交换机制。
简单性：由于所有处理器都执行相同的任务，因此系统管理相对简单。
3、缺点
可扩展性差：随着处理器数量的增加，系统性能的提升会逐渐减弱。
总线瓶颈：所有处理器共享同一总线，可能导致总线过载。
NUMA（非统一内存访问）
1、简介
NUMA（NonUniform Memory Access）是一种多处理器的计算机架构，它的主要特点是处理器之间存在内存访问延迟的差异，在NUMA架构中，处理器被划分为多个节点，每个节点包含一个或多个处理器和本地内存，节点之间的内存访问速度通常低于节点内部的内存访问速度。
2、特点
非统一内存访问：处理器访问本地内存的速度比访问远程内存的速度快。
节点划分：处理器被划分为多个节点，每个节点有独立的内存资源。
可扩展性强：通过增加节点数量，可以有效提高系统性能。
3、缺点
复杂性高：由于存在多个节点，系统管理和调度相对复杂。
内存访问延迟：处理器访问远程内存时，可能会遇到较高的延迟。
MPP（大规模并行处理）
1、简介
MPP（Massively Parallel Processing）是一种高性能计算架构，它通过大量处理器并行执行计算任务来实现高性能，在MPP架构中，处理器被组织成一个或多个集群，每个集群包含多个处理器和内存资源，MPP架构通常用于解决大规模科学计算和数据处理问题。
2、特点
大规模并行：通过大量处理器并行执行计算任务，实现高性能。
分布式内存：处理器之间的内存资源是分布式的，每个处理器有自己的本地内存。
高性能：适用于大规模科学计算和数据处理任务，性能优越。
3、缺点
编程复杂：需要使用并行编程技术，开发难度较高。
通信开销：处理器之间需要进行数据交换，可能产生较高的通信开销。
架构 对称性 内存访问 可扩展性 适用场景 SMP 对称 共享内存 较差 通用应用 NUMA 非对称 非统一内存访问 较强 高性能计算 MPP 对称 分布式内存 强 大规模科学计算和数据处理原创文章，作者：未希，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.com/ask/571006.html
