By Thomas Rauber

Durch kostengünstige Multiprozessor-Desktoprechner, Cluster von desktops und Innovationen wie die Hyperthreading-Technologie oder Multicore-Prozessoren sind parallele Rechenressourcen allgegenwärtig. Die effiziente Ausnutzung dieser parallelen Rechenleistung ist jedoch nur durch den Einsatz paralleler Programmiertechniken möglich, die sich damit in alle Bereiche der Softwareerstellung ausbreiten.

Dieses Buch stellt die parallele Programmierung für herkömmliche Parallelrechner und für die neuartigen parallelen Plattformen umfassend dar. Neben den Grundlagen der parallelen Programmierung werden moveable Programmierumgebungen wie Pthreads, Java-Threads, OpenMP, MPI, PVM oder UPC und die zugehöigen Programmiermodelle ausführlich behandelt. Parallele Progammiertechniken, die zur erfolgreichen Realisierung effizienter paralleler Programme führen, werden mit einer Vielzahl von Beispielen dargestellt.

Das Buch ist für Anfänger und fortgeschrittene Programmierer geeignet.

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Parallele Programmierung

Durch kostengünstige Multiprozessor-Desktoprechner, Cluster von computers und Innovationen wie die Hyperthreading-Technologie oder Multicore-Prozessoren sind parallele Rechenressourcen allgegenwärtig. Die effiziente Ausnutzung dieser parallelen Rechenleistung ist jedoch nur durch den Einsatz paralleler Programmiertechniken möglich, die sich damit in alle Bereiche der Softwareerstellung ausbreiten.

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Den Zusammenschluss von Netzwerk und Knoten. Frühe Multicomputer verwendeten als Verbindungsnetzwerk meist Punktzu-Punkt-Verbindungen zwischen Knoten. Ein Knoten ist dabei mit einer festen Menge von anderen Knoten durch physikalische Leitungen verbunden. Die Struk- 22 2 Architektur paralleler Plattformen a Verbindungsnetzwerk P = Prozessor M =lokaler Speicher P M P M P M b Knoten bestehend aus Prozessor und lokalem Speicher Rechner mit verteiltem Speicher mit einem Hyperwürfel als Verbindungsnetzwerk c DMA (direct memory access) mit DMA-Verbindungen Verbindungsnetzwerk zum Netzwerk DMA M DMA M P P d M ...

Die Zugriffszeit auf seinen lokalen Cache ist für jeden Prozessor gleich. SMP-Rechner werden üblicherweise mit einer kleinen Anzahl von Prozessoren betrieben, weil z. B. bei Verwendung eines zentralen Busses nur eine konstante Bandbreite zur Verfügung steht, aber die Speicherzugriffe aller Prozessoren nacheinander über den Bus laufen müssen. Wenn zu viele Prozessoren an den Bus angeschlossen sind, steigt die Gefahr von Kollisionen bei Speicherzugriffen und damit die Gefahr einer Verlangsamung der Verarbeitungsgeschwindigkeit der Prozessoren.

Der Nachteil liegt darin, dass für die Programmierung die vergleichsweise hohe Gesamtzahl der virtuellen Prozessoren zugrunde gelegt werden muss. Daher muss der zu implementierende Algorithmus ein ausreichend großes Potential an Parallelität besitzen, damit alle virtuellen Prozessoren sinnvoll beschäftigt werden können. Ein weiterer Nachteil besteht darin, dass die verwendeten physikalischen Prozessoren speziell für den Einsatz in den jeweiligen Parallelrechnern entworfen werden müssen, da übliche Mikroprozessoren die erforderlichen schnellen Kontextwechsel nicht zur Verfügung stellen.

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