Masterkurs Parallele und Verteilte Systeme

Masterkurs Parallele und Verteilte Systeme
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Grundlagen und Programmierung von Multicoreprozessoren, Multiprozessoren, Cluster und Grid
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29,99 €* eBook

Artikel-Nr:
9783834895165
Veröffentl:
2008
Einband:
eBook
Seiten:
504
Autor:
Günther Bengel
eBook Typ:
PDF
eBook Format:
eBook
Kopierschutz:
Adobe DRM [Hard-DRM]
Sprache:
Deutsch
Beschreibung:

Die Entwicklung von Computern steht heute an einem Wendepunkt. Nach Jahrzehnten stetiger Steigerung der Rechengeschwindigkeit baut heute kein Hardware-Hersteller mehr schnellere sequentielle Prozes- ren. Ein klarer Trend zu Computer-Architekturen, die parallele Abl- fe unterstützen, und zur Parallelisierung von Programmen ist erke- bar. So sind beispielsweise Multicore-Chips zu erwarten, die bis 2009 bis zu 64 und bis 2015 bis zu 128 integrierte Prozessoren aufweisen. Zusammen mit der Weiterentwicklung von Cluster-Architekturen in homogener und heterogener Rechnerlandschaft sowie mit dem rasch voranschreitenden Ausbau von Grids mit heterogener Zusammens- zung ist hier eine klare Richtung vorgegeben. Die neuen Architekturen können aber nur dann sinnvoll genutzt w- den, wenn die Software den angebotenen Parallelismus auch nutzt, wobei heute noch die Hardware die Entwicklungsgeschwindigkeit vorgibt und der Softwareentwicklung vorauseilt. Parallele Architek- ren und deren Programmierung verlassen damit ihre bisherige Nische des Hochleistungsrechnens und werden zukünftig zum Standard. Sie erweitern unsere vernetzte Welt und bieten etwa Wissenschaftlern Zugriff auf nahezu unbegrenzte Rechenleistung und Speicherkapazität. Im kommerziellen Bereich, um mit IBM’s Zauberformel “Business on demand“ zu argumentieren, wird IT-Dienstleistung an jedem Ort und zu jeder Zeit mit beliebig großen Rechen- und Speicheranforderungen verfügbar. Kaum ein Bereich, in dem heute schon Rechner eingesetzt werden, wird von der allgegenwärtigen Vielfalt an Rechenressourcen ausgenommen bleiben.
Das Buch bietet eine systematische Darstellung des Stands der Technik und der aktuellen Entwicklungen auf dem Gebiet des parallelen und verteilten Rechnens. Es stellt alle relevanten Hardwarearchitekturen für Multiprozessoren und Multicoreprozessoren sowie ihre Betriebssysteme bis hin zum Google-Cluster vor. Das parallele Programmieren bildet einen Schwerpunkt des Werkes. Dazu gehören Client-Server-Modelle und Serviceorientierte Architekturen sowie Programmiermodelle für unterschiedliche Speicherarchitekturen. Eine ausführliche Erläuterung von Leistungsmaßen, Parallelisierungstechniken und verteilten Algorithmen zeigt dem Programmierer Möglichkeiten und Grenzen der Verteilung auf. Methoden der statischen und der dynamischen Rechenlastverteilung sind ebenso enthalten wie moderne Virtualisierungstechniken. Die abschließenden Kapitel über Cluster- und Grid-Computing geben Einblick in die aktuellen Themen des Gebiets und einen Ausblick auf die zukünftigen Entwicklungen.
Das Buch bietet eine systematische Darstellung des Stands der Technik und der aktuellen Entwicklungen auf dem Gebiet des parallelen und verteilten Rechnens. Es stellt alle relevanten Hardwarearchitekturen für Multiprozessoren und Multicoreprozessoren sowie ihre Betriebssysteme bis hin zum Google-Cluster vor. Das parallele Programmieren bildet einen Schwerpunkt des Werkes. Dazu gehören Client-Server-Modelle und Serviceorientierte Architekturen sowie Programmiermodelle für unterschiedliche Speicherarchitekturen. Eine ausführliche Erläuterung von Leistungsmaßen, Parallelisierungstechniken und verteilten Algorithmen zeigt dem Programmierer Möglichkeiten und Grenzen der Verteilung auf. Methoden der statischen und der dynamischen Rechenlastverteilung sind ebenso enthalten wie moderne Virtualisierungstechniken. Die abschließenden Kapitel über Cluster- und Grid-Computing geben Einblick in die aktuellen Themen des Gebiets und einen Ausblick auf die zukünftigen Entwicklungen.
Parallele Rechnerarchitekturen: Multicore-Prozessoren, Multiprozessoren, Cluster - Parallele Programmiermodelle - Parallelisierungsverfahren, -techniken und -metriken - Verteilte Algorithmen - Statische und dynamische Rechenlastverteilung, Grid-Scheduling - Virtualisierungstechniken - Cluster und Grid

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