Symmetrische multiprocessing (SMP):

SMP-systemen maken gebruik van meerdere processors die dezelfde geheugenruimte delen. Dit zorgt voor eenvoudiger programmeren en efficiënte communicatie tussen processors. Toepassingen die profiteren van SMP zijn onder meer:

* Besturingssystemen: Veel moderne besturingssystemen zijn ontworpen om te profiteren van SMP-architecturen, waardoor multitasking en parallelle verwerking van systeemtaken mogelijk worden.

* Databaseservers: Databasesystemen, zoals MySQL, PostgreSQL en Oracle, gebruiken vaak SMP om gelijktijdige queries en transacties efficiënter af te handelen.

* Webservers: Webservers met veel verkeer profiteren van SMP om talloze verzoeken tegelijkertijd af te handelen. Apache en Nginx zijn voorbeelden van webservers die zijn ontworpen om SMP te gebruiken.

* Virtualisatie: Virtuele machinemonitors (VMM's) zoals VMware en Hyper-V gebruiken SMP om de werklast over meerdere kernen te verdelen, waardoor meerdere virtuele machines gelijktijdig kunnen worden uitgevoerd.

* Bureaubladtoepassingen: Geavanceerde desktopapplicaties, vooral die welke betrokken zijn bij video- en beeldbewerking, 3D-modellering en wetenschappelijk computergebruik, kunnen aanzienlijk profiteren van het vermogen van SMP om computertaken over meerdere kernen te verdelen.

* Gamen: Moderne videogames maken gebruik van SMP om graphics weer te geven, natuurkundige simulaties te verwerken en efficiënter met AI om te gaan, wat leidt tot een vloeiendere en meeslependere gameplay.

Massief parallelle verwerking (MPP):

Bij MPP-systemen zijn talloze onafhankelijke processors betrokken, elk met hun eigen geheugen, die samenwerken aan één enkel probleem. Communicatie tussen processors is complexer dan bij SMP, maar MPP kan tot veel grotere problemen leiden. Toepassingen voor MPP zijn onder meer:

* Grootschalig wetenschappelijk computergebruik: Simulaties op gebieden als weersvoorspelling, klimaatmodellering, astrofysica, genomica en materiaalkunde vereisen vaak de enorme rekenkracht van MPP-systemen.

* Datawarehousing en Business Intelligence: Het analyseren van extreem grote datasets voor business intelligence vereist de verwerkingskracht van MPP-databases zoals Teradata, Greenplum en Snowflake.

* Big data-analyse: Bij het verwerken en analyseren van enorme datasets (big data) met behulp van technologieën als Hadoop en Spark wordt vaak gebruik gemaakt van MPP-clusters.

* High-Performance Computing (HPC): MPP is cruciaal voor HPC-toepassingen die complexe problemen oplossen die niet door afzonderlijke machines kunnen worden aangepakt. Voorbeelden zijn onder meer moleculaire dynamica-simulaties, vloeistofdynamica-modellering en financiële modellering.

* Machine learning en kunstmatige intelligentie (AI): Het trainen van grote machine learning-modellen en het uitvoeren van complexe AI-taken vereist vaak het parallellisme dat door MPP-clusters wordt geboden.

Belangrijkste verschillen bij het selecteren van applicaties:

De keuze tussen SMP en MPP hangt af van de behoeften van de toepassing:

* Schaalbaarheid: Voor extreem grote problemen die de geheugencapaciteit van een enkele machine overschrijden, is MPP noodzakelijk. SMP wordt beperkt door de gedeelde geheugenarchitectuur.

* Complexiteit: SMP is over het algemeen gemakkelijker te programmeren vanwege het gedeelde geheugen. MPP vereist meer geavanceerde programmeertechnieken om de gegevensdistributie en communicatie tussen processors af te handelen.

* Kosten: MPP-systemen zijn doorgaans veel duurder dan SMP-systemen vanwege het grotere aantal processors en de vereiste onderlinge verbindingen.

Samenvattend:hoewel beide architecturen parallelle verwerking bieden, is SMP geschikt voor toepassingen die efficiënte multitasking binnen één enkele machine vereisen, terwijl MPP uitblinkt in het oplossen van extreem grote problemen die enorme rekenkracht en schaalbaarheid over meerdere machines vereisen. Sommige toepassingen maken mogelijk zelfs gebruik van een hybride aanpak, waarbij SMP- en MPP-technologieën worden gecombineerd.