* Escala: El número de procesadores y módulos de memoria. Una solución ideal para algunos procesadores puede ser un cuello de botella severamente con cientos.
* Topología: Cómo están conectados los procesadores y la memoria (por ejemplo, bus, anillo, malla, toro, hipercubo, árbol de grasa). La topología afecta la latencia, el ancho de banda y la escalabilidad.
* Patrones de tráfico: Los tipos de accesos de memoria (por ejemplo, aleatorios, secuenciales, localizados). Diferentes interconexiones manejan mejor los diferentes patrones.
* Costo: Las interconexiones de alto rendimiento a menudo son caras.
* Consumo de energía: Las interconexiones de alto ancho de banda pueden consumir una potencia significativa.
Dicho esto, algunas tecnologías de interconexión generalmente funcionan mejor que otras en escenarios específicos:
* Para sistemas a gran escala (cientos o miles de procesadores): Networks de alta latencia de baja banda Como topologías de árbol gruesas El uso de telas de alta velocidad (por ejemplo, Infiniband, Ethernet con RDMA) generalmente ofrece el mejor rendimiento. Estos permiten un alto ancho de banda agregado y un enrutamiento eficiente de la comunicación, crucial para la escalabilidad.
* Para sistemas de menor escala (unas pocas docenas de procesadores): Buses de alta velocidad o anillo interconexiones Puede ser suficiente, ofreciendo una solución más simple y potencialmente menos costosa. Sin embargo, la escalabilidad se convierte en un factor limitante a medida que el sistema crece.
* Para cargas de trabajo específicas con patrones de acceso predecibles: Las interconexiones especializadas pueden proporcionar un mejor rendimiento. Por ejemplo, un sistema de memoria estrechamente acoplado (como NUMA) puede ser altamente efectivo si los procesadores frecuentemente acceden a la memoria compartida dentro del mismo nodo NUMA.
En resumen, la "mejor" interconexión es una función de los requisitos y limitaciones del sistema. No hay una opción universalmente superior. Los modernos sistemas de computación de alto rendimiento a menudo emplean enfoques híbridos que combinan múltiples tecnologías de interconexión para optimizar el rendimiento para varias cargas de trabajo.