【IT168 专稿】近日，笔者在跟一些业内朋友交流的过程中，经常听到这样一种观点：多核化很可能会对机群（Cluster）市场造成冲击——原来想购买小规模机群的用户发现，市场上的四路以上双核/四核服务器已经能够满足要求。国外一家开发数据库软件的Pervasive公司CTO Mike Hoskins就很赞同这种观点。他认为，多核处理器会同机群计算之间形成一些冲突。随着在芯片上集成的核心数量越来越多，构建纵向扩展（scaled-up）的SMP系统比横向扩展（scaled-out）的Cluster更有价值。

商用软件语言的限制

    Hoskins认为，cluster和grid模式一直都不太适合他所从事的数据密集型计算领域。因为这一领域中所用的传统技术大多是C语言和JAVA应用，大多运行在大型机或大型SMP服务器上。而Cluster和MPI编程通常被当做边缘技术。由于Cluster本身难以部署和管理，而且编程模型又很古老，不能很好地支持商业应用开发环境。

    对Hoskins而言，要想把数据密集型和计算密集型应用带入JAVA世界，障碍最小的途径就是通过SMP架构。

    中科院软件所研究员张云泉博士也颇有同感，他对IT168记者说，不能广泛支持商业应用开发环境确是机群存在的一个问题，比如采用OpenMP并行的应用程序一般只能在SMP节点上运行，如果要在机群的节点间运行，就需要通过购买Intel 公司的支持Cluster OpenMP的编译器，成本也就提高了。

另一动因：多核SMP的性能在“疯长”

    从系统性能来看，多核SMP也是越来越强。尽管今天主流的多核处理器还只是双核芯片，但不久四核就会取代双核成为主流。如果我们按照摩尔定律曲线来看，到2010年，一个标准的通用处理器就会达到16核心。如果你把四个这样的处理器放进一个SMP机箱中，你的机器性能就会达到甚至超过今天的大多数工作组级和部门级Cluster系统。

    由于工作组级和部门级系统是HPC中增长最快的一块市场，因此，向SMP转换也就意味着市场格局的变化。如果多核SMP系统能取代低端Cluster市场，就会促使Cluster进入高端、但量更小的容量计算（capacity computing）领域。

    Azul和Sun就是纵向扩展SMP系统的两大重要支持者，他们似乎比其他芯片厂商更热衷于推动多核发展。Azul在其768路的Compute Appliance系统中使用了拥有48个内核的Vega 2芯片，而SUN则在其T1000和T2000服务器中大量使用了拥有8个内核、32个线程的UltraSPARC处理器。就在上个月，SUN宣布成功使用即将推出的核心代号为“Rock”的16核心UltraSparc处理器启动了Solaris 10操作系统，这将意味着SUN能够在2008年下半年推出第一款基于Rock处理器的系统。由于当前X86处理器最多还只有4个内核，所以，通用的大型多核SMP还较少。但是，我们看到，SGI的F1240服务器已经可以提供48核的X86 SMP架构，并可扩展到96核心。

    到2010年，我们将迎来更多内核的时代，这种趋势最终会迫使capacity机群向高端发展，从而侵蚀承担超级计算重任的capability系统。

    针对国内的情况，记者采访了曙光技术支持中心总经理邵宗有，他表示，从理论上说，多路SMP确实会在一定程度上冲击机群系统，但从市场表现来看，主要是4-8个节点的小机群卖得少了，16个节点以上的机群还是主流，目前没有受到太大冲击。另据了解，虽然HPC机群是曙光的看家本领，但从几年前开始，曙光也明显加大了四路、八路SMP系统的研发力度，如2005推出的A950，能支持八颗AMD多核皓龙处理器。(参看邵宗有以前的文章:SMP 对决 Cluster：融合还是取代？)

多核SMP本身也存在问题

    当然，这也许并不意味着机群系统会消失。因为，就象在集群中扩展节点会存在种种问题一样，在一个机器中扩展内核数和处理器数也会面临这样或那样的问题。

    SMP系统向上扩展最大的障碍在于内存墙（memory wall）。从定义上看，SMP系统共享内存空间以及进入每个处理器的数据带宽，因此，每个内核的性能会受制于内存系统的性能。随着争抢内存资源的核心数越来越多，每一个核心所能获得的带宽也会成比例地减少。虽然内存技术并不是停滞不前，但是，RAM速度是每10年才翻一倍，而多核CPU是以摩尔定律的速度发展，每18个提升一倍，因此，CPU的发展速度远远快于内存技术。当前，我们看到，有些旨在提升内存访问的新技术已经出现，比如IBM的3D chip stacking、Intel的on-chip photonics以及Sun的proximity communication。不管哪一种技术最终能够得到大规模应用。就短期来说，内存墙却是阻止SMP向上无限扩展的一只拦路虎。

    另外，随着你在一个系统中放入的核心数和处理器数越来越多，系统架构也必然会要求你增加额外的内存，以保持计算性能和内存容量之间的平衡。问题在于，当你的内存容量达到TB级时，你就不得不考虑频繁发生硬性错误的可能性。虽然类似memory scrubbing这样的技术可以解决这一问题，但相应的系统成本也会随之攀升。

HPC应用是否会给SMP机会？

    综上所述，语言和性能上的优势确实会给SMP带有一定的机会，但共享内存带宽的结构又会阻止SMP无休止的向上扩展。而且，一个未可知的大问题就是未来HPC应用对性能会有多大的需求。如果当前那些运行在低端机群上的应用不会发生特别大的变化，那么，几年内，相应的软件代码也可以运行在SMP工作站上面。而如果这些应用对性能的要求越来越高，那么，随着节点和互连网络的发展，它们就有可能迁移到更强大的机群上面去。

    在HPC领域中，有些大型问题如气象模拟和其他类似的大型模拟，对性能的要求是永不满足的。随着你对这类模型的时空精度要求越来越高，工作负载也会相应地增加。但是对于商用性HPC领域，情况要复杂一些。有些问题受到学科领域发展水平的限制，如对细菌病原体的染色体分析。这类应用一般不会扩展。但是工程模拟之类的应用却会同气象模拟一样，性能也是越高越好。

    张云泉也认为，一般来说，需要大内存、强CPU计算能力的应用更适合SMP些，而对存储访问带宽要求较高的应用则更适合机群系统。随着多核的发展，一台四路多核的SMP系统在性能和成本上都会优于由数个节点构成的机群。

    总的来看，对于那些既希望转向高性能计算平台，又因为软件模型的困难度和系统的复杂性，不愿意迁移到机群或网格计算系统的用户而言，相信多核SMP系统将是个不错的选择。