Parallele Architekturen

Question 1

Parallele Rechnerarchitekturen

Ziel

Answer 1

Ziel: Überwindung von Einschränkungen, die durch die sequentielle Verarbeitung nicht-paralleler Architekturen vorgegeben sind
-wichtigste einschränkung: Leistung Rechnersystem
=> Leistungssreigerung paralleler Rechnersysteme sollte möglichst proportionial zur Anzahl der parallelen Einheiten sein (Skalierbarkeit)
-nicht nur Hardware, sondern auch Software und Algorithmen müssen für paralleles Rechnen konzipiert sein

Question 2

Entwicklung paralleler Architekturen getrieben durch

Answer 2

-Notwendigkeit höherer Rechenleistungen

=> meist nicht mit sequentiellen Architekturen erzielbar (Supercomputer)

Question 3

Zwei wesentliche Gruppen von Anwendungen von Parallelrechnern

Answer 3

-nicht numerische Anwendungen
Verteilte Datenbanken
Suchmaschinen,...
-numerische Anwendungen (mathematische Probleme und Simulationen)
Wettervorhersagen
Erdbeben
Crash-Test
SETI@home

Question 4

Parallelität in Algorithmen

Answer 4

-komplexe Aufgaben => Teilaufgaben
=> parallel bearbeiten
-Voraussetzungen für die Ausnutzung der Parallelität
Existenz ausnutzbarer Parallelität
Erkennung parallelität
aufteilbarkeit in Teilaufgaben
vorhandensein paralleler Verarbeitungseinheiten
=> nicht alle Probleme lassen sich in Teilaufgaben zerlegen=> nicht skalieren mit der Anzahl paralleler Verarbeitungseinheiten

Question 5

Skalierung

Answer 5

manche Anwendungen skalieren nur bis zu einer bestimmten Anzahl von CPU-Kernen
Battlefield4,
Java,..

Question 6

Klassifikation von Parallelrechnern nach Flynn

Answer 6

unterscheidung nach datenströmen und Kontrollpfaden
single instruction, single data (SISD)

single instruction multiple data (SIMD)

multilple instruction, single data (MISD)

multiple instruction, multiple data (MIMD)

Question 7

SISD

Answer 7

single instruction single data

von-neumann-rechner

Question 8

SIMD

Answer 8

single instruction, multiple data
Rechner mit
-Instruktionswerk und
- mehrere unabhängige Rechenwerke von denen jedes mit eigenen Speicher verbunden ist

Rechenwerke: taktsynchron vom Instruktionswerk angesteuert und führen dieselbe
Operation auf unterschiedlichen Daten aus
=> Feldrechner (Großrechner, Supercomputer)

Question 9

MISD

Answer 9

multiple instruction, single data
Multiprozessorsystem, bei dem alle Prozessoren
gleichzeitig verschiedene Befehle auf den Daten eines einzigen Datenstroms ausführen.

MIMD und SIMD eignen sich meist besser für die Parallelverarbeitung. (Großrechner, Supercomputer)

Question 10

MIMD

Answer 10

multiple instruction, multiple data
-Kollektion eigenständiger Rechner mit je Instrutkions- und Rechenwerk
(Supercomputer und Großrechner)

Question 11

Typen von gemeinsamen Speicher

Answer 11

Uniform Memory Access (UMA): Alle Prozessoren benötigen dieselbe
Zugriffszeit auf den gemeinsamen Speicher.

Non-Uniform Memory Access (NUMA):
-Speichermodule lokal => ein Prozessor zugeordnet
Fernzugriff=> je ein Prozessor kann auf die Speicher anderer Prozessor zugreifen => höhere Zugriffszeit
Logisch: Gesamtheit der Speichermodule=> Einheit
technisch: keine Einheit
=> virtueller gemeinsamer Speicher

Question 12

Warum Parallele Rechnerarchitektur

Answer 12

VNA kann immer nur einen Maschinenbefehl holen und bearbeiten => sequentiell

dieses Problem kann mit parallelen Rechnerarchitekturen gelöst werden

hohe Rechenleistung wird gebraucht

Question 13

Flops

Answer 13

Leistung von supercomputern

Floating Point Operation per Second