Datenparallele algorithmische Skelette - Erweiterungen und Anwendungen der Münster Skelettbibliothek Muesli

Zur Programmierung von Parallelrechnern werden heute abhängig von der Architektur Bibliotheken wie MPI (bei Rechnern mit verteiltem Speicher) und OpenMP (bei Rechnern mit gemeinsamem Speicher) eingesetzt. Dies ist aufgrund des niedrigen Programmierniveaus nicht nur aufwändig und fehleranfällig, sondern die entstandenen Programme sind auch zwischen verschiedenen Parallel- Rechnerarchitekturen nicht portabel. Einen Ansatz zur Vereinfachung der parallelen Programmierung stellen so genannte algorithmische Skelette dar, d. h. typische parallele Programmiermuster, die effizient parallel implementiert sind und vom Benutzer nur mit geeigneten Parametern aufgerufen werden müssen, um effiziente parallele Programme zu erhalten. Es gibt eine Vielzahl von Skelett-Bibliotheken. Üblicherweise sind diese heute noch auf jeweils eine konkrete Rechnerarchitektur zugeschnitten. Ein Ziel der Dissertation von Herrn Ciechanowicz war es daher, die Münsteraner Skelettbibliothek Muesli so umzugestalten, dass sie über verschiedene Parallelrechnerarchitekturen hinweg genutzt werden kann. Insbesondere sollten zusätzlich zu den bisher adressierten MIMD-Rechnern mit verteiltem Speicher auch MIMD-Rechner mit gemeinsamem Speicher sowie Cluster bestehend aus Knoten mit verteiltem Speicher verwendet werden können, die über mehrere Rechenkerne verfügen, die auf einen gemeinsamen Speicher zugreifen. Ein weiteres Ziel war es, die von Muesli bereit gestellten Datenstrukturen Verteiltes Array und Verteilte Matrix um dünnbesetzte, verteilte Matrizen zu ergänzen. Schließlich sollte die erstellte Skelettbibliothek in Bespielanwendungen eingesetzt werden.