By Hans W. Meuer (auth.), Prof. Dr. rer. nat. Hans Werner Meuer (eds.)
Parallelisierung komplexer Probleme ging aus der gleichnamigen Veranstaltung 1990 in Mannheim hervor. Es enthält nach einer einleitenden Übersicht von H.W. Meuer über den Stand und die Entwicklungstendenz im Markt für Parallelrechner aktualisierte Artikel zu den im Tutorium diskutierten Themen und eine Zusammenfassung der abschließenden Podiumsdiskussion. Als erstes deutschsprachiges Buch befaßt es sich mit den Problemen und Erfahrungen bei der Programmierung von Fragestellungen aus Wissenschaft und Technik auf Parallelrechnern. Besonders wertvoll sind die Berichte der Anwender, die erstmals Parallelrechner als Produktionsrechner in der Praxis einsetzen. Um einen Überblick über dieses sich sehr schnell entwickelnde Gebiet zu geben, wurde auf eine breite Sammlung verschiedener Anwendungen und Architekturen Wert gelegt. Die Anwendungen erstrecken sich von der Elementarteilchenphysik über Strömungsdynamik im Automobilbau und Meeresforschung bis hin zu Software-Werkzeugen für Parallelrechner selbst. Während die Hälfte der Beiträge Erfahrungen mit globalem Speicher schildern (Cray, IBM, Alliant, Convex), gehen die anderen auf verteilte Speicher ein (Intel, Suprenum, iP-Systems, Parsytec). Der Leser dieses Buches erhält insgesamt einen Überblick und zugleich einen detaillierten Einblick in die derzeitigen Probleme und Erfolge beim Einsatz paralleler Rechner zur Lösung komplexer Probleme.
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E Der Sicherheitsaspekt bei Daten im Shared Memory ist zu kurz gekommen, alles ist dem Programmierer iiberlassen. e Der Standard-Locking-Mechanismus ist fiir manche Anwendungen uneffektiv. Gerade im Hinblick auf die Zugriffskonflikte im Shared Memory ware eine Compileroption in Analogie zu den DYNAMIC COMMONs sehr wiinschenswert, etwa der Art: 32 @PROCESS SHARING(xyz) SUBROUTINE ... COMMON /xyz/ A A =A+ B Bei Statements der Art A=A+B wiiBte der Compiler dann, daB A "shared" ist und konnte automatisch die Compare-And-Swap-Technik einsetzen.
Uschend fallt auch die Verringerung des Realzeitbedarfs aus. Verwendet man jedoch die Compare-And-SwapTechnik, so wird der Extraaufwand an CPU-Zeit vernachlassigbar rind man erreicht die erwiinschte Beschleunigung. tzlich hat sich auch hier das Zusammenfassen einer Anzahl von Teilchenschicksalen pro Task als giinstig, wenn auch nicht als entscheidend erwiesen. 2 Vektorisierung Die Vektorisierung von Monte-Carlo-Problemen ist erheblich kniffiiger als die Parallelisierung. chlich an den nicht-reguliiren Datenstrukturen (La.
Ein sehr haufig vorkommender Programmierfehler ist in der Kommentarzeile unter der DISPATCHAnweisung angedeutet: Niemals soli ten Schleifenvariable direkt an parallele Unterprogramme iibergeben werden. Deren Parameterlisten werden namlich von allen Tasks gemeinsam benutzt. Schon der zweite Schleifendurchlauf mit K=2 kann parallel zum Abarbeiten des Unterprogrammes MLT stattfinden, so daB der fiir den ersten Aufruf von MLT gilltige Wert K=1 zerst6rt wird. Stattdessen sollte man immer fiir jede Task private Zwischenkopien anlegen, etwa mit der Anweisung KK(K)=K.