Глава 10. Симметричная мультипроцессорная обработка

На протяжении всей этой книги автор не рассматривал код симметричной мультипроцессорной обработки, предпочитая сосредотачиваться на относительно простых случаях, в который используется только один процессор. Теперь настало время еще раз обратиться к материалу, который был изложен выше, рассматривая его под новым углом: что происходит, когда ядро должно поддерживать компьютер с несколькими процессорами?

Обычно применение нескольких процессоров для выполнения одной работы называется параллельной обработкой, которую можно рассматривать как целый спектр методов, начиная от распределенных вычислений на одном конце спектра и кончая симметричной мультипроцессорной обработкой на другом. Как правило, система становится более тесно связанной, то есть разделяющей больший объем ресурсов между процессорами, и более однородной по мере перемещения по этому спектру от распределенных вычислений к симметричной мультипроцессорной обработке. В типичной распределенной системе каждый процессор обычно имеет, по крайней мере, свой собственный кэш и свою собственную оперативную память. Часто каждый процессор имеет также свой собственный диск (диски) и может иметь свою собственную графическую подсистему, звуковую плату, монитор и так далее.

В предельном случае распределенные системы часто представляют собой лишь связку обычных компьютеров, возможно, с полностью различными архитектурами, взаимодействующих друг с другом по сети; при этом они даже не обязаны находиться в одной и той же локальной сети. К некоторым интересным распределенным системам, о которых часто приходится слышать, относятся Beowulf (общее название для довольно несложных, но чрезвычайно мощных распределенных систем Linux), SETI@home (в которой собраны миллионы компьютеров во всей Internet для помощи в поиске свидетельств внеземной жизни) и distributed.net (еще одна реализация аналогичной идеи, которая в основном сосредоточена на расшифровке двоичных программ, разработанных здесь, на Земле).

Симметричная мультипроцессорная обработка — это частный случай параллельной обработки, в котором все процессоры в системе являются идентичными. Симметричная мультипроцессорная обработка заслуживает такого названия только в том случае, если в один хомут запрягают, например, два процессора 80486 или два процессора Pentium (с одинаковой тактовой частотой), а не 80486 и Pentium или Pentium и PowerPC. В обычном толковании этого термина симметричная мультипроцессорная обработка также означает, что все процессоры находятся «под одной крышей», то есть установлены в одном и том же компьютере, и взаимодействуют друг с другом через аппаратные средства специального назначения.

Обычно система симметричной мультипроцессорной обработки ничем не отличается от простого однопроцессорного компьютера, не считая того, что в ней установлено два или несколько процессоров. Поэтому в системе симметричной мультипроцессорной обработки все, кроме процессоров, представлено в одном экземпляре: один графический адаптер, одна звуковая плата и так далее. Эти и аналогичные ресурсы, такие как оперативная память и диск, разделены между процессорами системы. (Однако в системах симметричной мультипроцессорной обработки все чаще применяется отдельный кэш для каждого процессора.)

Распределенные конфигурации требуют минимальной специализированной поддержки ядра или вообще ее не требуют; координация между узлами осуществляется с применением пользовательского программного обеспечения и таких сложившихся компонентов ядра, как сетевые подсистемы. Но симметричная мультипроцессорная обработка связана с созданием иной аппаратной конфигурации внутри компьютера и, как таковая, требует поддержки ядра специального назначения. Например, ядро должно обеспечить совместную работу процессоров во время доступа к их разделяемым ресурсам, а с этой проблемой не приходится сталкиваться в мире однопроцессорной обработки.

Системы симметричной мультипроцессорной обработки применяются все чаще, поскольку повышение производительности, которого можно достичь с помощью таких систем, обходится дешевле и является проще по сравнению с приобретением нескольких отдельных компьютеров и объединением их друг с другом, а также потому, что это намного быстрее по сравнению с ожиданием выпуска следующего поколения процессоров.

Асимметричные мультипроцессорные конфигурации не нашли столь широкого распространения, поскольку обычно аппаратная и программная поддержка, необходимая для симметричных конфигураций, намного проще. Однако часть кода ядра, зависящая от архитектуры, обычно не связана с решением вопросов о том, являются ли процессоры идентичными, иными словами, является ли конфигурация поистине симметричной, поэтому в этой части кода ядра не предусмотрены какие-то особые средства поддержки асимметричных конфигураций. Например, в асимметричной мультипроцессорной системе планировщик должен отдавать предпочтение выполнению процессов на более быстрых, а не на более медленных процессорах, но ядро Linux не делает таких различий.

Как говорится, «бесплатный сыр бывает только в мышеловке». В системах с симметричной мультипроцессорной обработкой за повышение производительности проходится платить повышенной сложностью ядра и увеличением административных издержек. Процессоры должны распределить работу так, чтобы не мешать друг другу, и при этом они не должны затрачивать на эту координацию так много времени, что дополнительная производительность процессора будет почти полностью израсходована.

Часть кода, относящаяся к симметричной мультипроцессорной обработке, транслируется с учетом возможности однопроцессорной обработки для того, чтобы однопроцессорные компьютеры не стали работать медленнее только потому, что в мире появились компьютеры с симметричной мультипроцессорной архитектурой. Такой подход отвечает двум принципам, которые проверены временем: «оптимизируй для самого распространенного случая» (однопроцессорные компьютеры встречаются намного чаще по сравнению с компьютерами с симметричной мультипроцессорной архитектурой) и «не плати за то, что не будешь использовать».