Parallelisierung

Parallelisierung bezeichnet die Strukturierung von Rechenaufgaben, damit sie zeitgleich auf mehreren Recheneinheiten ausgeführt werden können. Ziel ist es, Rechenzeit zu verkürzen oder den Durchsatz zu erhöhen, indem Arbeit auf mehrere Kerne, Prozessoren oder Knoten verteilt wird. Typische Formen sind Datenparallele, bei der dieselbe Operation auf unterschiedlichen Datenelementen erfolgt, sowie Aufgabenteilung (Task Parallelism), bei der verschiedene Aufgaben parallel bearbeitet werden.

Architekturen und Modelle: Shared-Memory-Systeme ermöglichen direkten Datenaustausch zwischen Threads, während Distributed-Memory-Systeme Kommunikation über Nachrichtenaustausch verwenden. Ergänzend gibt es SIMD-Instruktionen (Vektorisierung) und MIMD-Architekturen (Multiple Instructions, Multiple Data). GPUs liefern massiven Datenparallelsimus; CPUs nutzen oft Mischformen aus Threads, Vectorisierung und mehreren Kernen. Typische Plattformen sind SMP-, NUMA-Rechner, Cluster und GPU- bzw. TPU-Cluster.

Programmierung: Wichtige Modelle sind OpenMP (shared memory), MPI (verteilte Systeme), CUDA/OpenCL (GPU). Es gibt auch Thread-Pools, datenparallele Bibliotheken und High-Level-Frameworks für maschinelles Lernen. Zentrale Schritte der Parallelisierung sind Aufgabenzerlegung, Datenpartitionierung, Synchronisation, Kommunikation und Lastenausgleich.

Herausforderungen: Abhängigkeiten zwischen Aufgaben, Synchronisations- und Kommunikationskosten sowie Race Conditions, Deadlocks und inkonsistente Speicherzustände. Theoretische Grundlagen liefern Amdahls Gesetz und Gustafsons Gesetz, die potenzielle Beschleunigung und Skalierbarkeit bewerten helfen.

Anwendungsgebiete: wissenschaftliche Simulationen, numerische Berechnungen, Datenverarbeitung, maschinelles Lernen, Grafik- und Bildverarbeitung sowie Großdaten-Analysen. Die Wahl der Architektur hängt von der Problemsart, Skalierbarkeitsanforderungen und verfügbaren Ressourcen ab.