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// Parallelisierung eines Algorithmus mit nicht trivialen Datenabhängigkeiten: Vergleich und generische Implementierung verschiedener Strategien

Für viele Algorithmen gibt es oft mehrere Möglichkeiten der Parallelisierung, ohne dass es einen klaren Gewinner gibt. Insbesondere bei nicht trivialen Datenabhängigkeiten sind Entwurf und Auswahl der geeignetsten parallelen Variante oft schwierig und können auch von konkreten Problem-Parametern abhängen. Ein solcher Fall wird am Beispiel eines Graphen-basierten Verfahrens aus dem Bereich der Partikel-Methode SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) untersucht, der aufgrund seiner recht allgemeinen Struktur modellhaft für eine ganze Klasse ähnlicher Problemstellungen steht. Hierzu werden verschiedene Parallelisierungsstrategien vorgestellt (mit Schwerpunkt auf Shared-Memory-Architekturen, aber unter Berücksichtigung verteilter Varianten) und miteinander verglichen. Die Implementierungen stützen sich auf OpenMP bzw. MPI, sind aber leicht auf andere parallele Frameworks bzw. Plattformen zu übertragen.

Im Vortrag wird zudem gezeigt, wie diese Strategien mit Hilfe generischer Programmierung möglichst allgemein umgesetzt werden können, um die Wiederverwendbarkeit zu maximieren. Dadurch wird es in der Praxis deutlich erleichtert, für wiederkehrende algorithmische Muster verschiedene Strategien zu implementieren und zu testen.

Minimale Erfahrungen mit z.B. OpenMP oder ähnlichen Frameworks/Bibliotheken sind für den Besuch der Session von Vorteil.

// Referenten

// Dr. Guntram Berti

befasst sich seit mehr als 15 Jahren mit paralleler Softwareentwicklung. Nach seiner Dissertation über generische Softwarekomponenten im wissenschaftlichen Rechnen an der BTU Cottbus beschäftigte er sich bei den NEC Laboraties Europe in St. Augustin mit neuartigen Anwendungen für High-Performance-Computing. Seit 2010 berät er freiberuflich bei der Entwicklung von Algorithmen und Software.

// Jessica Fuchs

hat einen Master-Abschluss in Applied Physics. Als wissenschaftliche Mitarbeiterin am RheinAhrCampus der Hochschule Koblenz beschäftigt sie sich mit der Anwendung der Smoothed-Particle-Hydrodynamics-Methode (SPH) auf die äußerst rechenintensive Simulation von schnellen Mehrphasenströmungen.

// Javed Razzaq

studiert im Masterstudiengang Applied Physics am RheinAhrCampus der Hochschule Koblenz und beschäftigt sich mit verteilten Parallelisierungsstrategien für die SPH-Methode.