Parallelprozesse

Parallelprozesse bezeichnen die gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufgaben oder Prozesse auf einem oder mehreren Rechensystemen, um Rechenleistung, Durchsatz oder Reaktionszeit zu verbessern. In der Praxis werden Abhängigkeiten zwischen Tasks minimiert, und Ressourcen wie CPU-Kerne, Speicher oder Netzwerkkapazität effizient genutzt.

Es unterscheidet man grob zwischen Datenparallelität, bei der gleiche Operationen auf unterschiedlichen Daten durchgeführt werden, und Aufgabenparallelität, bei der verschiedene Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden. Weiter kann man zwischen feinkörniger Parallelität (fine-grained) und grobkörniger Parallelität (coarse-grained) unterscheiden, sowie zwischen synchroner und asynchroner Ausführung.

Um Parallelität zu realisieren, kommen verschiedene Architekturen zum Einsatz: Multithreading und Multiprocessing auf einzelnen Rechnern, verteilte Systeme wie Cluster oder Grid- und Cloud-Umgebungen, sowie GPU- oder Hardwarebeschleunigung. Typische Programmiermodelle sind MPI (Message Passing Interface) für verteilte Systeme, OpenMP für geteilten Speicher, CUDA oder OpenCL für GPUs, sowie Frameworks wie MapReduce oder Apache Spark für datengetriebene Verarbeitung.

Zu den technischen Herausforderungen gehören Synchronisation, Kommunikations- und Overhead-Kosten, Load Balancing, sowie das Risiko von Deadlocks und Race Conditions. Die Leistungsbeurteilung orientiert sich oft an Amdahl's Gesetz oder Gustafsons Gesetz.

Anwendungsbereiche sind numerische Simulationen (z. B. CFD, Finite-Elemente-Methoden), große Datenanalysen, maschinelles Lernen, Rendering und Echtzeitsysteme. Parallelprozesse erfordern sorgfältige Planung, entsprechende Architektur und geeignete Tools, um Effizienzgewinne realisieren zu können.