Parallele lineare Algebra

Inhaltsverzeichnis

• Einführung.
• 1. Parallele Rechnerarchitekturen.
• 1.1. Vektorrechner.
• 1.2. Multiprozessoren.
• 1.3. Kommunikationsmechanismen in Multiprozessoren.
• 2. Sequentielle Lösung von großen, linearen Gleichungssystemen mit dünn besetzter Koeffizientenmatrix.
• 2.1. Definitionen.
• 2.2. Direkte Verfahren.
• 2.3. Iterative Verfahren.
• 2.4. Semi-iterative Verfahren.
• 3. Parallelisierung der Algorithmen.
• 3.1. Datenabhängigkeitsanalyse.
• 3.2. Vektorisierung.
• 3.3. Nebenläufigkeit.
• 3.4. Kommunikationstopologien.
• 4. Implementierung der Algorithmen auf unterschiedlichen Multiprozessoren.
• 4.1. Geschwindigkeitsgewinn und Effizienz.
• 4.2. Effizienzverluste bei parallelen Algorithmen.
• 4.3. Implementierung auf Multiprozessoren mit global gemeinsamem Speicher.
• 4.4. Implementierung auf Multiprozessoren mit verteiltem Speicher.
• 4.5. Implementierung auf SUPRENUM.
• 4.6. Zusammenfassung der Ergebnisse.
• 5. Bewertung der Ergebnisse.
• 5.1. Algorithmische Konsequenzen.
• 5.2. Konsequenzen für die Rechnerarchitektur.
• 5.3. Parallele Entwicklungsumgebungen.
• 6. Eine parallele, architekturunabhängige Programmierumgebung.
• 6.1 Existierende Ansätze für parallele Programmiersprachen.
• 6.2. Die parallele Programmierumgebung PPRC.
• 6.3. Feldkonfiguration: PPRC Programm für ein iteratives Verfahren.
• 6.4. Baumkonfiguration: PPRC Programm für das globale Skalarprodukt.
• 6.5. PPRC im Unterschied zu den existierenden Ansätzen.
• 6.6. Implementierung von PPRC auf Multiprozessoren.
• 6.7. PICL und PPRC.
• 6.8. PPRC: Zusammenfassung und Ausblick.
• 7. Ausblick.
• 7.1. Massiv parallele Systeme.
• 7.2. The Roads to El Dorado.
• 8. Literaturverzeichnis.