1.1 Wozu braucht man Parallelrechner ?

Mikroelektronik/Technologie
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Immer höhere Integrationsdichte der Chips.
Immer schnellere Taktfrequenzen.
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Leistung früherer Großrechner wird heute von jedem PC übertroffen !

Aber :

Die Signalgeschwindigkeit ist endlich ( $3\cdot 10^8 \,m/s$). So waren die einzelnen Prozessoreinheiten der schnellsten Cray (1994) im Kreis angeordnet, damit Nachrichten innerhalb eines Taktes übermittelt werden können (Zykluszeiten $\approx 1\cdot 10^{-9}\,s$). Eine weitere Verkleinerung der Chipstrukturen von gegenwärtig ca.  $25\,\mu m \;=\;2.5\cdot 10^{-5}m$ ist ein technologisches Problem (Reproduktion der Chipmasken). Abgesehen von auftretenden Quanteneffekten ist die Atomgröße ( $\approx 10^{-10}\,m$) die letzte, nicht mehr zu unterbietende, Grenze.




Heutiger Stand der Rechenleistung (I/97) bei Sun, SGI, HP, DEC :

Prozessor	SpecInt95	SpecFloat95
Ultra4001 (SUN)	10	12
R10000 (SGI)	9	17
HP9000 (HP)	12	20
Alpha (DEC)	15	43

Die Entwicklung sehr schneller Rechnersysteme, d.h. Prozessor + Speicher + I/O, wird immer schwieriger und kostspieliger. Mit der notwendigen Komplexität der Chips steigt auch zwangsläufig die ''Chance'' von Produktion-/Entwurfsfehlern (Fehlerhafte Division bei Intel, Überhitzung von Prozessoren bei SGI).

Gleichzeitig steigen die Anforderung von Wissenschaft und Technik schneller als die verfügbare Rechenleistung.

Wenn eine geforderte Rechenleistung gebracht wird, ändert der Anwender {Mathematiker, Physiker, Ingenieur} ein  $\varepsilon$ oder $h$, um mit dem aktuellen Rechner wieder unzufrieden sein zu dürfen.

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Hohe Rechenleistung.
Hohe Speicherkapazität (+Datenzugriff)
Schnelle Datenbereitstellung und -auswertung (Grafik)

Einige typische Konsumenten von Rechenleistung :

Physik	$\longrightarrow$	Wiedereintritt in die Erdatmosphäre
	$\Longrightarrow$	Bolzmanngleichung mit 7 Freiheitsgraden
Chemie	$\longrightarrow$	Verbrennung im Motor
	$\Longrightarrow$	Große Systeme ( $200\,\ldots\,100.000$) gewöhnlicher Differentialgleichungen
Meteorologie	$\longrightarrow$	Globale Wettervorhersage
	$\Longrightarrow$	$\approx$ Vorhersagedauer
Mechanik	$\longrightarrow$	Simulation von Crashtests, Elastisch-plastische Verformungen
	$\Longrightarrow$	Große (nichtlineare) Gleichungssysteme pro Zeitschritt
Strömungen	$\longrightarrow$	Windkanalsimulation, Design, Turbulenz
	$\Longrightarrow$	gekoppelte Systeme (nichtlinearer) nichtsymmetrischer Differentialgleichungen in 3D

Obige Beispiele erheben keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit, fast in jedem technischen Anwendungsgebiet lassen sich ähnlich anspruchsvolle Beispiele finden. Falls die Rechenleistung einmal ausreichen sollte, will man bestimmt sofort die entsprechende inverse Aufgabe angehen bzw. die eingehenden Parameter bzgl. einer Zielfunktion optimieren.

Klassische VON-NEUMANN-Architektur reicht nicht mehr aus.
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Beschleunigung durch parallele Verarbeitung.

Parallele Ansätze in VON-NEUMANN-Rechenwerken

• Gleitkomma-, Integerarithmetik und I/O parallel möglich.
  
  
  
  
• Instruction Look Ahead (Befehlscache).
• Memory Interleaving, d.h.  getrennter Zugriff auf adressmäßig benachbarte Bytes/Bits, z.B. pro Speicherchip jeweils nur 1 Bit eines Bytes gespeichert.

Pipelining in der Befehlsabarbeitung

Das Pipelining tritt auch in Verbindung mit dem Instruction Look Ahead auf. Die RISC-Prozessoren sind nach diesem Prinzip aufgebaut.

Weitere Leistungssteigerung

Im wesentlichen ist eine weitere Leistungssteigerung nur durch Verwendung von mehreren CPUs möglich.




Gilt nur für bereits entwickelte Systeme aus technologischer Sicht, da die (fixen, aber rapide steigenden) Kosten für die Entwicklung von Hard- und Software aus Marktgründen auf die Rechenleistung verteilt werden müssen.