Parallelismus

Parallelismus bezeichnet in der Informatik die gleichzeitige Ausführung von Aufgaben, um die Ausführungszeit eines Programms zu verkürzen. Dies wird erreicht, indem Aufgaben in kleinere, unabhängige Teile zerlegt und diese parallel auf mehreren Prozessoren oder Kernen ausgeführt werden.

Wichtige Aspekte und Themen:

• Arten von Parallelismus: Es gibt verschiedene Arten, wie Parallelismus erreicht werden kann. Dazu gehören:

  • Datenparallelismus: (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Datenparallelismus) Hier wird dieselbe Operation gleichzeitig auf verschiedene Datenelemente angewendet.
  • Aufgabenparallelismus: (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Aufgabenparallelismus) Hier werden verschiedene, unabhängige Aufgaben gleichzeitig ausgeführt.

• Hardware-Architekturen: Die Art der verwendeten Hardware beeinflusst die Effektivität des Parallelismus erheblich.

  • Multicore-Prozessoren: (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Multicore-Prozessoren) Diese Prozessoren enthalten mehrere Kerne auf einem einzigen Chip, die gleichzeitig Aufgaben ausführen können.
  • Cluster: (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Cluster%20(Informatik)) Ein Cluster ist eine Gruppe von verbundenen Computern, die als ein einziger Computer agieren und Aufgaben parallel verarbeiten können.
  • GPUs (Graphics Processing Units): (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/GPUs%20(Graphics%20Processing%20Units)) GPUs sind hochgradig parallele Prozessoren, die ursprünglich für die Grafikverarbeitung entwickelt wurden, aber auch für allgemeine Berechnungen eingesetzt werden können.

• Programmiersprachen und Bibliotheken: Bestimmte Programmiersprachen und Bibliotheken bieten Funktionen und Konstrukte zur Unterstützung von Parallelismus. Beispiele sind:

  • Threads: (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Threads) Threads sind leichte Prozesse, die innerhalb eines Programms parallel ausgeführt werden können.
  • Message Passing Interface (MPI): (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Message%20Passing%20Interface%20(MPI)) Eine Bibliothek, die die Kommunikation und Synchronisation zwischen Prozessen in einem verteilten System ermöglicht.
  • OpenMP: (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/OpenMP) Eine API für die parallele Programmierung in gemeinsam genutzten Speichersystemen.

• Herausforderungen: Parallelismus bringt auch Herausforderungen mit sich:

  • Synchronisation: (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Synchronisation%20(Informatik)) Der Zugriff auf gemeinsam genutzte Ressourcen muss synchronisiert werden, um Datenrennen und andere Probleme zu vermeiden.
  • Kommunikation: (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Kommunikation) Die Kommunikation zwischen parallelen Prozessen kann einen erheblichen Overhead verursachen.
  • Lastverteilung: (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Lastverteilung) Die Aufgaben müssen gleichmäßig auf die Prozessoren verteilt werden, um eine optimale Leistung zu erzielen.
  • Debugging: Das Debuggen paralleler Programme kann komplex sein, da Fehler schwer zu reproduzieren und zu isolieren sein können.