Parallel Computing - Systemarchitekturen und Methoden der Programmierung

Mémoire (de fin d'études) , 2007 , 74 Pages , Note: 1,0

Informatique - Informatique appliquée

Seit jeher ist die Wissenschaft bemüht, komplexe, oft mathematische Probleme, denen Hypothesen und theoretische Beweise zu Grunde liegen, rechnerisch zu überprüfen, oder aus vorhandenen Datenbeständen neue Erkenntnisse abzuleiten. Die Erfindung von Computern brachte einen gewaltigen Sprung in der Entwicklung, derartige Berechnungen, die zuvor manuell ausgeführt wurden, durchführen zu können. Damit stieg allerdings auch die Kreativität und die Neugier in der Erforschung noch schwierigerer, aufwändigerer Probleme mit erhöhten Datenmengen und dahinter stehenden, komplexeren Algorithmen, die damit rasch an die Grenzen klassischer Computer mit sequentiellem Ausführungsverhalten stießen.

Es wurden verschiedene Konzepte zur parallelen Bearbeitung entwickelt, die auch schnell ihre Anwendung fanden, und es enstand der Überbegriff „Parallel Computing“ für die gleichzeitige Bearbeitung von Daten und/oder Aufgaben. Die Parallelität wird sowohl im Bereich der Hardware als auch der Software gleichermaßen verwirklicht, wobei es hierfür jeweils unterschiedliche Ansätze und Kombinationsmöglichkeiten gibt, worüber der Leser
einen gesamtheitlichen Überblick erhält.

Die häufigsten Begriffe in diesem Zusammenhang sind Cluster und Supercomputer, aber auch Grids, ein Verbund heterogener, vernetzter Systeme, denen die Wissenschaft seit einigen Jahren erhöhte Aufmerksamkeit schenkt. Es wird ein Überblick über diese Architekturen vor einem theoretischen Hintergrund gegeben.

Aus dem Bereich der Software werden Methoden zur parallelen Programmierung in Form einiger weit verbreiteter Modelle, wie MPI und Pthreads dargestellt sowie verschiedene einfache Anwendungsbeispiele gebracht.

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
  • Motivation
  • Erkenntnisgegenstand
  • Problemstellung
  • Geschichte und Ziele von Parallel Computing
• Klassifizierung
  • Flynnsche Klassifikation
    • SISD — Single Instruction, Single Data
    • MISD — Multiple Instruction, Single Data
    • SIMD — Single Instruction, Multiple Data
    • MIMD — Multiple Instruction, Multiple Data
    • Weitere Klassen
  • Speicherverwaltung
    • Shared Memory
    • Distributed Memory
    • Hybrid Distributed-Shared Memory
• Cluster und Grids
  • Cluster
    • Architektur und interne Strukturen
    • Kategorisierung nach Anwendungszweck
    • Cluster-software
  • Grids
    • Architektur und Arbeitsweise
    • Kategorisierung
• Supercomputer
  • Entwicklung
  • Aufbau
  • Einsatzbereiche
  • TOP500
• Programmiermodelle
  • Shared Memory
    • Locks
    • Semaphore
  • 'Ihreads und gemeinsame Variablen
    • POSIXThreads
    • OpenMP
  • Message Passing
    • MPI
    • MPI-2
    • PVM
• Zusammenfassung
• Parallelisierter Sortieralgorithmus
• Abkürzungsverzeichnis
• Literaturverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Diplomarbeit bietet eine umfassende Übersicht über Parallel Computing, seine Geschichte, Architekturen und Programmiermodelle. Sie zielt darauf ab, ein grundlegendes Verständnis für die verschiedenen Ansätze der parallelen Datenverarbeitung zu vermitteln und deren Einsatzgebiete aufzuzeigen. Die Arbeit beleuchtet die Entwicklung von Parallel Computing von den ersten Konzepten bis hin zu modernen Technologien wie Clustern und Grids. Darüber hinaus werden verschiedene Programmiermodelle für Parallel Computing vorgestellt und deren Einsatzgebiete und Besonderheiten erläutert.

• Klassifizierung von Parallel Computing Architekturen
• Shared Memory und Distributed Memory Systeme
• Cluster, Grids und Supercomputer
• Programmiermodelle für Parallel Computing (z.B. Threads, Message Passing)
• Einsatzgebiete und Anwendungen von Parallel Computing

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung stellt die Motivation für die Arbeit dar und beschreibt den Erkenntnisgegenstand und die Problemstellung. Sie geht auf die Geschichte und die Ziele von Parallel Computing ein.

Das Kapitel „Klassifizierung" behandelt verschiedene Ansätze zur Einteilung von Parallel Computing Architekturen. Es werden die Flynnsche Klassifikation und die Speicherverwaltung vorgestellt.

Das Kapitel „Cluster und Grids" beschreibt die Architektur und Arbeitsweise von Clustern und Grids. Es werden verschiedene Kategorisierungen von Clustern und Grids nach Anwendungszweck und Einsatzgebiet vorgestellt.

Das Kapitel „Supercomputer" beleuchtet die Entwicklung, den Aufbau und die Einsatzgebiete von Supercomputern. Es wird der TOP500-Supercomputer-Index vorgestellt und die wichtigsten aktuellen Supercomputer werden vorgestellt.

Das Kapitel „Programmiermodelle" behandelt verschiedene Ansätze zur Programmierung von Parallel Computing Systemen. Es werden die Modelle Shared Memory, Threads und Message Passing vorgestellt und deren Einsatzgebiete und Besonderheiten erläutert.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen Parallel Computing, Parallelverarbeitung, Rechnerarchitekturen, Shared Memory, Distributed Memory, Cluster, Grids, Supercomputer, Programmiermodelle, Threads, Message Passing, MPI, OpenMP, PVM, Anwendungen, Einsatzgebiete, Geschichte, Entwicklung.

• Université: St. Pölten University of Applied Sciences
• Note: 1,0
• Auteur: Sigrid Körbler (Auteur)
• Année de publication: 2007
• Pages: 74
• N° de catalogue: V112252
• ISBN (ebook): 9783640122257
• ISBN (Livre): 9783640123629
• Langue: allemand
• mots-clé: Parallel, Computing, Systemarchitekturen, Methoden, Programmierung