MPP是什麼？MPP一篇帶你快速了解，大規模平行處理的概念與應用
Posted On 2025 年 6 月 2 日
在這AI時代與資料、數據驅動已經成為現在企業重要的一環，資料及數據不再只是儲存在倉儲內的資產，而是可以運用在決策分析上、AI模型訓練、財務預測的等等。當資料量從 GB 躍升TB、PB，過往的傳統資料處理架構已經逐漸力不從心。所以接下來，「MPP架構」是現在企業不可忽視的解決方案。
想一下，過往您是否曾經遇過，當要查詢一份報表時，要等上數分鐘，可能超過十幾分鐘？
或者在處理大量物聯網資料時，系統可能會突然暴跌、反應遲鈍？
其實，這並不是資料過多的問題，而是一開始使用的基礎架構「搬運資料的方式」所引發的問題，所導致的問題。
接下來這篇文章將告訴你，什麼是 MPP 架構，在 MPP 架構下，可以發揮每個節點的運算能力，面對一群需要同步做到分工合作，不再靠單一主機支撐所有的資料、數據。從技術原理、了解與傳統 SMP 架構的比較，到實際應用場景如雲端資料傳輸、金融分析與物聯網應用。
MPP是什麼概念說明
MPP（Massively ParallelProcessing，大規模並行處理，強調系統具有備龐大的處理規模，通常由密集、數百甚至上千個獨立節點組成，直接超越傳統單機或大規模處理器的架構。而這種大規模的架構，正是 MPP 能夠高效率處理大量資料的關鍵基礎。
MPP（Massively ParallelProcessing，大規模並行處理，強調系統具有備龐大的處理規模，通常由密集、數百甚至上千個獨立節點組成，直接超越傳統單機或大規模處理器的架構。而這種大規模的架構，正是 MPP 能夠高效率處理大量資料的關鍵基礎。
為什麼需要 MPP
想像一下，當你有一份超過 100 億筆的交易資料要查詢或分析，在傳統 SMP 的架構下，處理起來，會像是一個人搬家一樣，不但很慢沒有效率，而且容易爆炸。但是使用 MPP 架構，則是請來一整批的搬家工人，可以「同時各自處理一部分」，依照這樣的比喻方式可以知道，當你選擇過往舊的傳統 SMP 架構下就是會耗費很多處理時間，現今的 MPP 架構可以解決過往的效率問題，提升資料運算處理的時間了。
MPP的運作原理
1.資料分割（Sharding）：
資料分區是 MPP 架構中的基礎，會影響後續的效率及效果呈現在 MPP 架構中會先依照規則將資料集切分多區，每個區會包含一部份的資料，多個分區分–配到多個節點上，後續方便執行任務（例如:依照使用者ID、時間範圍）。
2.任務分發：
資料分區完成後，每個分區就分到該分配到他們的資料分區內，後續，發送至對應持有該資料的節點。
3.平行處理（Parallel Execution）：
這種方式在特別需要處理大規模資料時，可以提高資料的運算處理效率，所以可以批次的處理需要執行的任務，在每個節點同時可以處理屬於自己的資料片段。
4.整合結果（Aggregation）：
各節點回傳結果，最終由協調節點整合輸出。
MPP運算機制基本概念
單點運算是指，所有運算任務都在單一處理器或伺服器上完成，架構簡單，適合處理小規模或低複雜度的任務。但當資料、數據量增大或運算需求提升時，單點運算就變成效能瓶頸，而且在處理的速度也將受限，無法滿足大數據、高效能的運算需求。
多點平行運算則是將運算，任務分散到多個處理節點（如:多核CPU、多台伺服器）同時執行，能大幅提升運算速度和效率。這種方式具備良好的擴展性，可以隨著節點數增加，持續提升運算能力，特別適合用於大數據分析、機器學習訓練及科學運算等高運算需求場景。
但多點平行運算系統設計較為複雜，需要解決數據同步和節點間溝通等挑戰。
簡單來說，單點運算適合小規模、簡單運算任務，而多點平行運算則適合需要高效能和可擴展性的複雜運算環境。選擇哪種運算模式，主要依據任務規模與效能需求決定。
單點運算 vs. 多點平行運算
單點運算 vs. 多點平行運算 重點比較表
項目 | 單點運算 | 多點平行運算 |
運算位置 | 單一處理器、節點 | 多個處理器、節點平行運算 |
運算速度 | 受限於單點硬體效能 | 可藉由增加節點數大幅提升速度 |
系統複雜度 | 簡單 | 複雜，需要分布式協調與同步 |
擴展性 | 受限 | 良好，可橫向擴展 |
適用場景 | 輕量、簡單運算任務 | 大數據、科學計運算、機器學習等重運算 |
MPP vs SMP 差異簡表
項目 | MPP | SMP |
架構 | 多節點、獨立記憶體 | 多核心共用記憶體 |
擴展性 | 水平擴展（Scale-out） | 垂直擴展（Scale-up） |
效能瓶頸 | 幾乎無共享資源瓶頸 | 共用記憶體易成瓶頸 |
適用場景 | 大數據分析、數據倉儲 | 中小型應用、即時運算 |
MPP架構部屬五大特性
1.水平擴充
2.資源無共享
3.數據聯邦
4.庫內分析技術
5.功能高擴展
三種不同資源共享的運作架構
1.Shared-everything：
RAM & DISK 由單台主機（可能有多顆 CPU ）透明共用
也稱 Share-Memory，平行處理能力相對較低
典型範例為 SMP（對稱多處理）技術
2.Shared-disk：
每個處理單元使用自己專屬的CPU和記憶體
磁碟資源是共用的。Oracle RAC 是此類典型
添加節點可提高平行處理能力，擴展能力稍好
3.Shared-nothing：
每個處理單元都有自己的 CPU/RAM/DISK，彼此獨立處理自己的數據
除了網路以外沒有共享資源。典型範例為 MPP ( 海量平行運算 )模式
每個處理單元彼此獨立、且透過協定相互通信，平行處理和擴展能力最好
多形態數據管理
『外部表+連接器』所組成的數據聯邦
1.建構邏輯數據倉庫，實現多重數據源的聯邦查詢
2.管理數據生命週期，支持歷史數據查詢
3.連接各類數據源，完成數據遷移目的
與其它各式數據來源組成聯邦統一由「控制節點」為窗口啟動『聯邦查詢』
MPP的生成式人工智慧(Gen AI)
充分發揮知識庫的功能、善盡RAG的角色
隨著生成式人工智慧（Generative AI）技術快速演進，模型訓練與推論所需的資料與運算量也是呈現指數級成長。所以在這樣的背景下，MPP 架構（Massively Parallel Processing）正是可以成為支撐 Gen AI 背後龐大資料的運算處理需求的關鍵底層技術。
在 Gen AI 應用中，無論是訓練大型語言模型、生成內容前的上下文理解，還是即時回應使用者的查詢請求，背後都牽涉大量資料的輸入、處理、篩選與分析。MPP 架構可以將這些任務拆分並分配，分配給設置的節點，可能從數個到數百個節點都有並且可以同時處理，大幅縮短運算時的反應時間，同時也加速模型的效率。
尤其在資料預處理、特徵工程、強化學習中的回饋機制等階段，MPP 提供高擴展性與平行處理能力，可讓 AI 模型更快學習、更精準生成。
總而言之，MPP 是 Gen AI 資料層的「加速器」，讓創新的 AI 應用能真正跑得快、長得大、用得起。
使用目錄表儲存、開源LLM
結合目錄表儲存與開源 LLM，打造高效資料驅動的 Gen AI 平台
在生成式人工智慧（Generative AI）解決方案，要如何高效管理資料與模型資源，是企業導入 Gen AI 最大的挑戰之一。
這時，MPP 架構搭配目錄表儲存（Catalog Table Storage）與開源大型語言模型（Open-source LLM），能建立一個靈活且具擴展性的 AI 資料基礎設施。
為何使用目錄表儲存
目錄表是資料倉儲與 MPP 系統中用來管理資料資產元數據（Metadata）的核心元件，涵蓋欄位結構、資料來源、格式、存取權限、版本歷史等。對於 Gen AI 系統來說，這種結構化的資料目錄可作為：
Prompt Retrieval 檢索向量的索引中介
資料治理與追蹤模型輸出依據
統一查詢邏輯與多模型共用資料集
透過目錄表儲存，開源 LLM 如 LLaMA、Mistral、Mixtral 或 Falcon 等，可以在 MPP 系統中快速讀取經過清洗、標註、嵌入處理的資料，進行下游任務如問答、摘要、生成等操作。
MPP + 開源 LLM：強強聯手的架構優勢
資料預處理加速：透過平行節點，將 TB 級資料轉為向量嵌入（embedding）時效能倍增。
支援 RAG 模型（Retrieval-Augmented Generation）：搭配目錄表設計，可建立高效的文件索引查詢管線。
低成本大規模運行：開源 LLM 避免昂貴 API 成本，而 MPP 架構則保證查詢與處理效能。
即時多模型存取同一資料來源：讓開源模型像 Snowflake/Redshift 的 SQL 用戶一樣，查什麼都有、要什麼給什麼。
將影音圖文資料轉為向量，開啟多模態生成式 AI 的資料通道
在生成式 AI 時代，資料早已不限於純文字，影音（Audio/Video）、圖像（Image）、文本（Text）等多模態資料正迅速成為企業資料資產的核心。這些非結構化資料若能轉換為「向量（Vector Embedding）」，便能與 LLM 搭配，實現語意檢索、語音摘要、圖像生成等智慧應用。而這背後，需要一個高效的資料處理解決方案 ── MPP 架構。
影音圖文如何轉向量
影片：透過 OpenAI Whisper 或者自訓語音模型進行語音辨識（ASR），將語音轉為文字，再由 LLM 進行語意嵌入（Text Embedding）。
圖像：
使用 CLIP、BLIP、DINOv2 等模型將圖片轉為語意向量，支援以圖找圖或圖文問答。
文字：
由 LLM 直接產生向量，例如經典的 sentence-transformers、BGE-M3 等 embedding 模型。
音訊：
用 YAMNet、VGGish 等模型抽取聲音特徵轉向量，可應用於情緒辨識、聲音分類等場景。
為何結合 MPP 架構
將多模態資料轉為向量後，資料量急劇上升（數十億筆向量、每筆 512~1024 維）。此時 MPP 架構具備的大規模平行處理能力、節點擴展性與目錄表支援，正好可負責：
向量資料的批次轉換與儲存（ETL with Embedding）
支援 ANN 向量索引建構與快取（HNSW、IVF）
與 LLM 推論服務整合做即時語意查詢與補全（RAG）
MPP 資料庫優勢
MPP 架構中的向量相似度搜尋：讓資料找資料，效能不打折
當資料從文字、圖像、影音轉為「向量（Embedding）」後，下一步就是執行「向量相似度搜尋」也就是從海量資料中，找出與輸入語意最接近的資料項目。
這在 RAG 架構中尤為關鍵，因為它是讓 LLM 回答更準、更具上下文的第一步。
而這項高運算密度、IO 密集的任務，正是 MPP 架構的絕佳用武之地。
向量搜尋的核心：相似度運算 + 快速索引
向量搜尋通常透過餘弦相似度（Cosine Similarity）或歐幾里得距離（L2 Distance）運算兩個向量的接近程度。在 TB 級的嵌入資料集中，要同時處理數億筆向量比對，傳統單機架構會快速成為瓶頸。
這時，MPP 架構可透過：
水平切分嵌入資料表（Sharding Embedding Tables）
節點平行運算相似度（Parallelized Similarity Computation）
整合 ANN 索引（如 Faiss、HNSW、IVF）加速查詢結果
將複雜的語意搜尋任務，分派至數十甚至數百個節點同時執行，大幅縮短搜尋延遲，並可支援高併發查詢與即時推論需求。
MPP 應用場景說明
應用場景 | 說明 |
文件查詢 | 使用向量搜尋在內部知識庫中找出與提問最相關的文件段落 |
圖像相似推薦 | 將商品圖片向量化後，讓用戶「以圖找圖」推薦相似商品 |
影音搜尋摘要 | 影片語音轉錄後嵌入，再以語意查詢定位關鍵片段 |
詐騙訊息偵測 | 以過去案例轉為向量，檢查新訊息是否高度相似 |
MPP 架構中的機器學習與AI人工智慧應用
在大數據時代，機器學習（ML）與人工智慧（AI）的應用越來越依賴高效、可擴展的運算架構。MPP（Massively Parallel Processing）架構天生擁有多節點、可平行執行的特性，正好契合這一需求。
可透過內建的 Apache MADlib 函式庫，開發者可以直接使用 SQL 語法進行模型訓練、預測與評估，無需額外遷移資料至外部平台，簡化整體流程。
MADlib 支援 12 類模型、超過 80 種演算法，包括邏輯回歸、決策樹、K-means、主成分分析等常見工具。這些演算法皆能在分散式架構中平行執行，有效提升效能與擴展性。同時，系統且支援使用者可自訂與重複部署既有模型腳本，提供靈活又高效的 AI 建模體驗。
MPP 架構讓機器學習真正「貼近資料」運行，將 AI 能力內嵌至資料平台中，打造從數據到洞察的高效通道。
在 MPP 架構中，使用者可輕鬆自訂、部署與執行既有機器學習腳本，無需重新搬移資料或依賴外部運算資源。結合平行處理的強大效能，不僅可大幅縮短訓練時間，也能有效提升模型運行效率。這樣的架構設計讓資料科學團隊能更專注於模型優化與業務價值實現，而非基礎建設的維運。
所有的演算法皆內建支援平行執行，可在多節點環境下同時處理龐大資料，顯著的提升訓練與預測效能。平台同時具備靈活的擴展能力，可依據資料規模與運算需求動態調整資源，實現從 GB 到 PB 等級的 AI 訓練與分析任務不中斷運作，打造真正可落地的大規模機器學習的環境。
總結
在全球數據治理與 AI 自主性成為國家與企業發展關鍵的時代，掌握資料主權與技術自主能力已非選項，而是必經之路。企業在轉型過程中，面臨傳統系統無法支援未來應用、資料分散難以整合、以及 A I訓練基礎不足等多重挑戰。
此時，「Nous Blue Berry 資料庫」替代 Greenplum 正是關鍵助力。該方案不僅能協助企業無縫遷移 Greenplum 等傳統資料平台，更透過功能強化、效能提升與資安升級，打造一套兼具現代化、AI-Ready 與合規的數據基礎架構。
透過 Nous Blue Berry，企業可更靈活整合異質資料源、建構高效率的分析環境，同時強化在地資料掌控與 AI 應用可擴展性。從資料治理到應用部署，Nous Blue Berry 支援企業邁向 AI 主權與數據自主之路，成為未來面對 AI 浪潮的最佳數據戰略夥伴。
立即聯繫我們 ，讓專業團隊協助你建構資安防線
訂閱偉康科技洞察室部落格，掌握最新科技趨勢！
專人協助
由偉康業務人員為您詳細說明偉康的解決方案，以及相關產業經驗。
About The Author
