Symmetric Multiprocessing (SMP) ist eine weit verbreitete Architektur für moderne Computersysteme, aber ihre Geschichte wird selten diskutiert. Die Grundidee dieser Architektur besteht darin, dass mehrere identische Prozessoren an einen einzigen gemeinsamen Hauptspeicher angeschlossen und von einem einzigen Betriebssystem verwaltet werden. Diese kollaborative Funktion ermöglicht es jedem Prozessor, verschiedene Aufgaben parallel zu verarbeiten, wodurch die Gesamtleistung des Systems erheblich verbessert wird. Dieser Artikel führt Sie durch die Geschichte und erkundet den Ursprung und die Entwicklung von SMP.
SMP-Systeme bestehen typischerweise aus mehreren ähnlichen Prozessoren, die sich einen zentralen Hauptspeicher teilen und unter einem einzigen Betriebssystem laufen. Jeder Prozessor ist mit einem dedizierten Cache-Speicher ausgestattet, um den Zugriff auf den Hauptspeicher zu beschleunigen und den Systembusverkehr zu reduzieren. In frühen SMP-Systemen war die Technologie oft durch Bandbreite und Stromverbrauch begrenzt und es kam zu Engpassproblemen im Design. Seitdem wurden durch die Einführung der Grid-Architektur die Skalierbarkeitsprobleme gelöst, allerdings muss die Programmierkomplexität überwunden werden.
„SMP-Systeme ermöglichen jedem Prozessor die Ausführung beliebiger Aufgaben, unabhängig vom Speicherort der Aufgabendaten, solange die Aufgabe nicht von einem anderen Prozessor im System ausgeführt wird.“
Unter den frühen Mehrprozessorsystemen wurde der Burroughs B5000 im Jahr 1961 das erste Produktionssystem, obwohl es im Betrieb noch asymmetrisch war. Mit der Einführung des Burroughs D825 im Jahr 1962 nahm das Konzept von SMP allmählich Gestalt an. Mit der Computerserie System/360 von IBM wurde außerdem ein Dualprozessor-Computersystem eingeführt, das die Anwendung der SMP-Architektur realisierte. Als große Unternehmen in dieses Feld einstiegen, entwickelten sich SMP-Systeme nach und nach weiter und wurden zum Mainstream.
SMP wird häufig in Time-Sharing- und Serversystemen verwendet, da es mehrere parallel laufende Prozesse unterstützen kann, ohne die Anwendung zu ändern. Auf Personalcomputern ist die Nützlichkeit von SMP eingeschränkt, da viele Anwendungen noch nicht für Multithreading modifiziert wurden. Um die Vorteile von SMP nutzen zu können, ist die Multithread-Programmierung ein wichtiger Aspekt.
Aktuelle SMP-Systemdesigns ermöglichen eine enge Kopplung mehrerer Prozessoren, was jedoch auch Herausforderungen hinsichtlich Skalierbarkeit und Leistung mit sich bringt. Zwar können Multiprozessorsysteme den Durchsatz steigern, doch um die Lücke bei der Leistungsoptimierung zu schließen, sind ein sorgfältig konzipiertes Betriebssystem und eine effiziente Softwareunterstützung erforderlich, um die Nutzung der Hardware zu maximieren.
„In einer SMP-Umgebung ist die Systemleistung bei der gleichzeitigen Ausführung mehrerer Programme deutlich besser als bei einem Einzelprozessorsystem.“
Um die maximale Leistung zu erzielen, erfordern Systeme, die SMPs verwenden, andere Programmiertechniken als Systeme, die Uniprozessoren verwenden. Denn in einem SMP-System können Programme auf mehreren Prozessoren gleichzeitig ausgeführt werden. Dadurch werden nicht nur die Multitasking-Fähigkeiten verbessert, sondern auch die Laufruhe des Programmbetriebs. Mit der Verbesserung des Programms kann die Arbeitsbelastung besser ausgeglichen werden.
Mit steigenden Rechenleistungsanforderungen entstehen neue Architekturen wie NUMA (Non-Uniform Memory Access), die Prozessoren einen schnelleren Zugriff auf den lokalen Speicher ermöglichen und die Abhängigkeit vom gemeinsam genutzten Speicher verringern. Obwohl NUMA in manchen Umgebungen einen effizienteren Datenzugriff ermöglicht, ist der Aufwand für die Datenübertragung von einem Prozessor auf einen anderen beim Lastausgleich relativ hoch.
Von modularen frühen Computersystemen bis hin zu modernen, auf Effizienz ausgerichteten Mehrprozessorarchitekturen ist die Entwicklung von SMP zweifellos ein wichtiger Teil des technologischen Fortschritts. Angesichts des fortschreitenden technologischen Fortschritts stellt sich die Frage, welche neuen Technologien unser Verständnis der Zusammenarbeit mehrerer Prozessoren in Zukunft herausfordern und verbessern werden?