Die massiv-parallele Verarbeitung (MPP) ist eine Methode der Datenverarbeitung, bei der mehrere Prozessoren zur gleichzeitigen Ausführung mehrerer Aufgaben eingesetzt werden. Diese Art der Datenverarbeitung wird am häufigsten bei großen Datensätzen und/oder komplexen Berechnungen eingesetzt, da sie die Zeit, die für die Ausführung einer Aufgabe benötigt wird, erheblich verkürzen kann. MPP-Systeme bestehen in der Regel aus mehreren Knoten, die über ein Netzwerk miteinander verbunden sind, so dass sie miteinander kommunizieren und Daten austauschen können.
MPP-Systeme bieten zahlreiche Vorteile, darunter erhöhte Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilität. Mit MPP können Aufgaben in kleinere Komponenten aufgeteilt und auf mehrere Prozessoren verteilt werden, was schnellere Verarbeitungszeiten und bessere Parallelität ermöglicht. Darüber hinaus sind MPP-Systeme hochgradig skalierbar, so dass die Benutzer je nach Bedarf Prozessoren hinzufügen oder entfernen können, und sie bieten mehr Flexibilität, da die Benutzer Knoten hinzufügen oder entfernen können, ohne den bestehenden Code ändern zu müssen.
Während MPP-Systeme viele Vorteile bieten, gibt es auch einige Nachteile. Der wichtigste sind die Kosten, da MPP-Systeme tendenziell teurer sind als andere Arten von Computersystemen. Darüber hinaus kann die Einrichtung und Konfiguration eines MPP-Systems komplex und zeitaufwendig sein, und das System kann mit zunehmender Anzahl von Prozessoren unter Kommunikationsengpässen leiden.
MPP-Systeme werden in einem breiten Spektrum von Anwendungen eingesetzt, darunter Finanz- und wissenschaftliche Berechnungen, maschinelles Lernen und Computergrafik. Im Finanzwesen ermöglichen MPP-Systeme eine effizientere Verarbeitung großer Datenmengen, z. B. von Börsendaten, Finanzberichten und Kundendaten. In der wissenschaftlichen Datenverarbeitung werden MPP-Systeme zur Analyse großer Datensätze, wie z. B. astronomischer und meteorologischer Daten, eingesetzt, um Muster oder Trends zu erkennen.
Der Entwurf eines effektiven MPP-Systems erfordert eine sorgfältige Planung und die Berücksichtigung mehrerer Faktoren. Dazu gehören die Anzahl und Art der Prozessoren, die Netzwerkarchitektur, das Datenspeichersystem und die Skalierbarkeit des Systems. Darüber hinaus ist es wichtig, die Fehlertoleranz des Systems zu berücksichtigen, da es in der Lage sein muss, im Falle eines Prozessor- oder Knotenausfalls weiterzuarbeiten.
MPP-Systeme verwenden eine Vielzahl von Technologien, darunter Message-Passing-Protokolle, verteilte Computer-Frameworks und Software-Bibliotheken. Message-Passing-Protokolle wie MPI ermöglichen die Kommunikation zwischen Prozessoren, während verteilte Computing-Frameworks wie Hadoop die einfache Verteilung von Aufgaben auf mehrere Knoten ermöglichen. Softwarebibliotheken wie OpenMP bieten Parallelisierung auf Benutzerebene, so dass Aufgaben zur leichteren Ausführung in kleinere Komponenten aufgeteilt werden können.
Es gibt mehrere Anbieter von MPP-Systemen, darunter IBM, Oracle, Dell, HP und SGI. Jeder Anbieter bietet eine Vielzahl von Systemen mit unterschiedlichen Funktionen und Möglichkeiten an. Es ist wichtig, die einzelnen Anbieter und ihre Angebote sorgfältig zu prüfen, um das beste System für Ihre Anforderungen auszuwählen.
Massiv parallele Verarbeitung (MPP) ist ein leistungsfähiger Ansatz für die Datenverarbeitung, der die Zeit, die für die Verarbeitung großer Datensätze oder komplexer Berechnungen benötigt wird, erheblich reduzieren kann. Sie bietet zahlreiche Vorteile, darunter erhöhte Leistung, Skalierbarkeit und Flexibilität sowie die Möglichkeit, Knoten hinzuzufügen oder zu entfernen, ohne den bestehenden Code ändern zu müssen. Es hat jedoch auch einige Nachteile, wie z. B. die Kosten und die Komplexität, die bei der Entwicklung eines effektiven MPP-Systems unbedingt berücksichtigt werden müssen.
Ein MPP-Modell ist eine Art von Computerarchitektur, die mehrere Verarbeitungseinheiten zur gleichzeitigen Ausführung von Aufgaben verwendet. MPP-Modelle werden häufig in Supercomputern und anderen Hochleistungsrechnersystemen eingesetzt.
SMP (symmetrisches Multiprocessing) ist eine Art von Computerarchitektur, bei der sich mehrere Prozessoren einen einzigen zentralen Speicher teilen. MPP (Massive Parallel Processing) ist eine Art von Computerarchitektur, bei der sich mehrere Prozessoren einen einzigen zentralen Speicher teilen, aber jeweils eine bestimmte Aufgabe zugewiesen bekommen.
Parallelverarbeitung ist ein gängiger Begriff für die Verarbeitung von Computeranweisungen durch mehrere Prozessoren.
Es gibt vier Haupttypen von MPP-Systemen:
1. Systeme mit gemeinsamem Speicher - Bei diesen Systemen haben alle Prozessoren Zugang zu einem gemeinsamen Speicherpool. Dies ermöglicht eine einfache gemeinsame Nutzung von Daten durch die Prozessoren, kann aber auch zu Konflikten führen, wenn mehrere Prozessoren versuchen, auf dieselben Daten zuzugreifen.
2. Verteilte Speichersysteme - Bei diesen Systemen hat jeder Prozessor seinen eigenen privaten Speicher. Dies kann die Leistung durch die Verringerung von Konflikten verbessern, kann aber die gemeinsame Nutzung von Daten erschweren.
3. hybride Systeme - Diese Systeme kombinieren Merkmale von Systemen mit gemeinsamem und verteiltem Speicher.
4. NUMA-Systeme - In diesen Systemen hat jeder Prozessor seinen eigenen privaten Speicher, aber es gibt auch einen gemeinsamen Speicherpool, auf den alle Prozessoren zugreifen. Dies kann die Leistung verbessern, da es zu weniger Konflikten kommt und eine flexiblere Speicherarchitektur bietet.
Ja, MPP ist in Kraft.