Definition, Vorteile und Branchenanwendung • BUOM

15. Juli 2021

Angesichts des zunehmenden Einsatzes digitaler Technologie in Unternehmen ist es für Geschäftsinhaber und Fachleute wichtig, gängige Computerprozesse zu verstehen. Eine der wichtigen Funktionen eines Computers ist die parallele Programmierung. Wenn Sie lernen, was parallele Programmierung ist und wie sie funktioniert, können Sie sie effektiv in Ihrer Branche anwenden. In diesem Artikel definieren wir, was parallele Programmierung ist, beschreiben ihre Funktionsweise, erläutern ihre Vorteile und Einsatzmöglichkeiten in der Branche und stellen mehrere Beispiele bereit, die Ihnen helfen, die vielfältigen Anwendungen in verschiedenen Branchen zu verstehen.

Was ist parallele Programmierung?

Parallele Programmierung ist ein Programmiermodell, das es einem Computer ermöglicht, mehrere Ressourcen gleichzeitig zu nutzen, um Rechenprobleme zu lösen. Während frühere Versionen von Programmen einem sequenziellen Prozess folgten, was bedeutete, dass sie ihre Ressourcen jeweils nur für die Lösung eines Problems einsetzen konnten, ermöglicht die parallele Programmierung es Computern, mehrere Probleme gleichzeitig zu lösen. Die meisten modernen Computer verwenden diese Art der Programmierung und sie ist in verschiedenen Branchen weit verbreitet.

Branchen, die parallele Programmierung nutzen

Viele Branchen nutzen parallele Programmierung, um verschiedene Funktionen auszuführen. Verschiedene Branchen, darunter Wissenschaft, Technik, Forschung, Industrie, Handel und Einzelhandel, implementieren parallele Rechenprogramme, um Probleme zu lösen, Daten zu verarbeiten, Modelle zu erstellen und Finanzprognosen zu erstellen. Neben dem industriellen Einsatz nutzen viele Personalcomputer diese Art der Programmierung auch zur Unterstützung alltäglicher Funktionen wie der Ausführung von Suchmaschinen oder dem Hosten von Videokonferenzsoftware. Einige andere Beispiele für die Parallelverarbeitung in der Praxis sind:

• Verfolgen, Verarbeiten und Speichern von Big Data

• Biomedizintechnik

• Pharmazeutisches Design

• Wirtschaftsprognosen

• Kollaborative digitale Arbeitsbereiche

• Unterstützung für die gemeinsame Nutzung von Medien

• Künstliche Intelligenz, virtuelle Realität und fortschrittliche Grafiken

• Internet-Suchmaschinen

• Medizinische Bildgebung und Diagnostik

• Logistikplanung und Transportverfolgung

• Wettervorhersage

Die weit verbreitete Verwendung paralleler Programmierung macht sie zu einem immer wichtigeren Merkmal moderner Computer.

Vorteile der parallelen Programmierung

Hier sind die Hauptvorteile dieser Art der Programmierung:

Effizienz

Ein Computer, der parallel programmiert, kann seine Ressourcen besser zur Bearbeitung und Lösung von Problemen nutzen. Die meisten modernen Computer verfügen über Hardware, die mehrere Kerne, Threads oder Prozessoren umfasst, sodass sie viele Prozesse gleichzeitig ausführen und ihr Rechenpotenzial optimal nutzen können. Wenn Computer alle ihre Ressourcen nutzen, um ein Problem zu lösen oder Informationen zu verarbeiten, führen sie Aufgaben effizienter aus.

Wirtschaftliche Effizienz

Darüber hinaus sind Hardwarearchitekturen, die eine parallele Programmierung ermöglichen, kostengünstiger als Systeme, die nur eine serielle Verarbeitung ermöglichen. Obwohl ein paralleles Programmierhardwaresystem möglicherweise mehr Teile erfordert als ein serielles Verarbeitungssystem, sind sie bei der Erledigung von Aufgaben effizienter. Das bedeutet, dass sie in kürzerer Zeit mehr Ergebnisse liefern als Standardprogramme und im Laufe der Zeit einen größeren finanziellen Wert haben.

Geschwindigkeit

Ein weiterer Vorteil des Parallelrechnens ist seine Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen. Parallele Programme können komplexe Probleme in kleinere Aufgaben aufteilen und diese einzelnen Aufgaben gleichzeitig bearbeiten. Durch die Aufteilung großer Rechenaufgaben in kleinere Aufgaben und deren gleichzeitige Verarbeitung ermöglicht die Parallelverarbeitung, dass Computer schneller arbeiten.

Einschränkungen der Parallelverarbeitung

Obwohl die Parallelverarbeitung viele Vorteile hat, weist sie auch Einschränkungen auf. Zu diesen Einschränkungen zählen unter anderem:

• Codierungsanforderungen: Das Erlernen des Schreibens paralleler Verarbeitungscodes kann für Programmierer eine größere Herausforderung sein, aber die Komplexität der Codierung dieser Computer kann für Programmierer eine spannende Herausforderung sein und zu komplexen Verarbeitungssystemen führen.

• Wartungsbedarf: Die Codierung paralleler Verarbeitungssysteme erfordert möglicherweise häufigere Aktualisierungen und Anpassungen, um die Qualität ihrer Leistung aufrechtzuerhalten. Aufgrund der speziellen Funktionen vieler dieser Computer ist ihr Wartungsaufwand jedoch oft weniger wichtig als die Vorteile, die sich aus ihrer Verwendung ergeben.

• Komplexität: In einigen Fällen können serielle Systeme eine bessere Leistung erbringen, da sie weniger Kommunikation und Koordination zwischen Prozessoren erfordern. Die Komplexität eines Parallelverarbeitungssystems ist für die Lösung komplexer Probleme wirksam, während einfache Systeme in der Regel zur Lösung einfacher Probleme ausreichen.

Ansätze zur Parallelverarbeitung

Es gibt vier verschiedene Computerarchitekturen, die die Parallelverarbeitung unterstützen. Informatiker definieren diese Modelle basierend darauf, wie sie zwei Faktoren implementieren: Befehlsflüsse und Datenflüsse. Ein Anweisungsstrom ist ein Algorithmus, also eine Folge von Anweisungen, die Programme zur Lösung von Problemen verwenden. Ein Datenstrom sind Informationen, die ein Computer aus seinem Speicher abruft. Computer verwenden von ihrem Befehlsstrom bereitgestellte Algorithmen, um Daten aus ihrem Datenstrom zu verarbeiten und Aufgaben auszuführen.

Hier sind vier verschiedene Computermodelle und wie sie Anweisungen und Datenströme für die Parallelverarbeitung nutzen:

Eine Anweisung, ein Daten (SISD)

Diese Art von Computerarchitektur funktioniert selbst wie ein serieller Computer. Es verwendet einen einzelnen Prozessor und kann jeweils nur einen Algorithmus mit einem Datenstrom verarbeiten. Da dieser Computer jeweils nur einen Prozess ausführen kann, kann er keine parallele Berechnung durchführen, es sei denn, er ist mit einem anderen Computer verbunden. Der Benutzer kann mehrere SISD-Computer in einem Netzwerk miteinander verbinden, um eine parallele Verarbeitung durchzuführen.

Viele herkömmliche Personalcomputer verwenden immer noch die SISD-Architektur. Da diese Computer häufig grundlegende Funktionen wie die Verbindung zum Internet und die Ausführung von Textverarbeitungssoftware ausführen, benötigen sie möglicherweise nicht die erweiterten Rechenfunktionen eines dedizierten Parallelverarbeitungscomputers. Allerdings verfügen Personalcomputer zunehmend über komplexere Architekturen, die eine parallele Verarbeitung ermöglichen. Dies liegt daran, dass der technologische Fortschritt die Funktionen erweitert hat, die moderne Computerbenutzer von ihren Geräten erwarten. Beispielsweise funktionieren das Streamen von Videos, virtuelle Konferenzen und das Spielen von Videospielen auf einem Computer mit einem fortschrittlicheren Verarbeitungssystem besser.

Mehrere Anweisungen, einzelne Daten (MISD)

Der MISD-Computer verfügt über mehrere Prozessoren und jeder führt einen anderen Algorithmus aus. Allerdings nutzen alle Prozessoren auf diesem Computer denselben gemeinsamen Datenstrom. MISD-Computer können verschiedene Prozessoren verwenden, um mehrere verschiedene Berechnungen mit denselben Daten gleichzeitig durchzuführen. Die Anzahl der Berechnungen, die gleichzeitig ausgeführt werden können, hängt von der Anzahl der darin enthaltenen Prozessoren ab.

Diese Computer sind relativ selten, aber einige Branchen nutzen sie möglicherweise für hochspezialisierte Zwecke. Beispielsweise könnten Luft- und Raumfahrtingenieure diese Art von Architektur für den Computer verwenden, der den Flug des Space Shuttles steuert. In dieser Anwendung verarbeitet der MISD-Computer denselben Datensatz auf verschiedene Arten, um ein fehlertolerantes System zu schaffen, das Computerfehler verhindert, indem es sicherstellt, dass die Steuerungen immer betriebsbereit bleiben.

Einzelner Befehl, mehrere Daten (SIMD)

SIMD-Modelle verwenden mehrere Prozessoren und mehrere Datenströme, jedoch denselben Algorithmus für jeden Prozessor. Dieser Computertyp verwendet dieselben Anweisungen, um verschiedene Datensätze zu verarbeiten und ein Ergebnis zu erzielen. Ein SIMD-Modell kann für die Analyse großer Datenmengen anhand einer Reihe von Kriterien nützlich sein, kann jedoch nur eingeschränkt für die Lösung komplexer Rechenprobleme eingesetzt werden.

Einige Anwendungen für diese Computerarchitektur umfassen 3D-Modellierung, Bildverarbeitung, Spracherkennung, Video- und Audioanwendungen sowie Netzwerke. Viele moderne Computer verfügen über eine SIMD-Architektur für die Multimedia-Verarbeitung. Diese Computer können komplexere Prozesse ausführen als SISD-Computer, sodass sie lebendigere Grafiken hosten, eine bessere Audioqualität erzeugen und Video- und Videokonferenzsoftware mit weniger Unterbrechungen streamen können.

Mehrere Anweisungen, mehrere Daten (MIMD)

Ein MIMD-System verwendet mehrere Prozessoren, um verschiedene Befehlsströme mit Eingaben aus unterschiedlichen Datensätzen auszuführen. Jeder Prozessor in MIMD kann unabhängig von den anderen arbeiten, sodass diese Art von Architektur mehrere Prozesse gleichzeitig ausführen kann. Obwohl MIMD-Computer flexibler sind als SIMD- oder MISD-Systeme, sind sie aufgrund ihrer Komplexität schwierig zu bauen und zu warten.

Zu den Anwendungen für diesen Computertyp gehören computergestütztes Design und Fertigung, Modellierung, Simulation und Kommunikationsschalter, bei denen es sich um Geräte handelt, die andere Geräte in einem Netzwerk miteinander verbinden. Zu den Branchen, in denen diese Computer am häufigsten eingesetzt werden, gehören Ingenieurwesen und Forschung. Mit diesen Computern können Wissenschaftler Modelle erstellen und komplexe Datensätze verarbeiten. Beispielsweise könnte ein Meteorologe einen solchen Computer verwenden, um den Fortschritt eines Hurrikans zu verfolgen und Vorhersagen mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitsgraden zu erstellen, um vorherzusagen, wie schwer der Hurrikan werden könnte und welche Gebiete er treffen könnte.

Arten paralleler Programmiermodelle

Es gibt zwei große Klassifizierungen paralleler Programmiermodelle:

Interaktionsprozess

Unter Prozesskommunikation versteht man Mechanismen, die es parallelen Prozessen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren. Die häufigsten drei Formen der Interaktion sind:

• Gemeinsames Gedächtnis. Shared Memory ist ein Modell, bei dem parallele Prozesse gleichberechtigten Zugriff auf den Speicherplatz des Computers haben. Da alle Prozesse in einem Computersystem die gleiche Zugriffsebene zum Lesen und Schreiben gespeicherter Daten haben, ermöglicht dieses Modell einen effizienten Informationsaustausch zwischen Prozessen.

• Message Passing: Ein Message Passing-System ermöglicht es parallelen Prozessen, Informationen auszutauschen, indem es Nachrichten aneinander weiterleitet, und unterstützt so ihre Fähigkeit, bei der Erledigung von Aufgaben zusammenzuarbeiten. Diese Nachrichten können synchron (in Echtzeit gesendet und zugestellt) oder asynchron (zu unterschiedlichen Zeiten zugestellt und interpretiert) sein.

• Implizite Interaktion. Implizite Kommunikation ist ein Merkmal der Computerprogrammierung, das sie von Natur aus parallel macht. Ein Programmierer kann ein Computerprogramm mit implizit parallelem Code schreiben, der die notwendige Struktur für die interne Kommunikation des Programms bei der Parallelverarbeitung bereitstellt.

Problemzerlegung

Da beim Parallelrechnen große Probleme in kleinere Prozesse aufgeteilt und gleichzeitig ausgeführt werden, ist die Fähigkeit erforderlich, Probleme zu zerlegen. Hier sind drei Prozesse, die eine parallele Programmierung zur Lösung von Problemen ermöglichen:

• Aufgabenparallelität. Durch die Aufgabenparallelität kann der Computer Aufgaben auf die Prozessoren verteilen. Dabei werden mehrere Aufgaben gleichzeitig mit denselben Daten ausgeführt, wodurch die Kommunikation zwischen Prozessoren im Vordergrund steht.

• Datenparallelität. Wie die Aufgabenparallelität funktioniert auch die Datenparallelität durch Verteilung. Diese Funktion unterscheidet sich jedoch von der Aufgabenparallelität dadurch, dass die Daten auf mehrere Prozessoren verteilt werden, anstatt dass alle Prozesse dieselben Daten gemeinsam nutzen.

• Implizite Parallelität: Programmierer implementieren sowohl implizite Parallelität als auch implizite Kommunikation, indem sie implizit parallelen Code schreiben. Wie bei der impliziten Kommunikation handelt es sich bei der impliziten Parallelität um eine grundlegende Programmierstruktur, die es einem Computer ermöglicht, Prozesse parallel auszuführen.