Moderne Anwendungen erfordern immer mehr Rechenleistung, womit die Anforderungen an moderne Hardware stets größer werden, während physikalische Grenzen näher und näher rücken. Ein möglicher Ausweg aus diesem Dilemma ist die Verwendung von paralleler Hardware bzw. parallelen Architekturen. Mit Multicore-Architekturen kamen parallele Rechner endgültig aus der akademischen Nische und wurden rechentechnisches Allgemeingut. Zugleich sind die geläufigen parallelen Rechnerarchitekturen immer heterogener geworden (Cell (Bild 1), GPU, Clusterrechner mit Mehrkernprozessoren, paralleles Rechnen mit FPGAs). Ziel des Praktikums ist es, die Teilnehmer mit veschiedenen Programmiertechniken und der Architektur dieser Prozessoren vertraut zu machen. Dazu sollen alle diese Architekturen anhand eines durchgänigen Beispiels erprobt werden: die Simulation zellulärer Automaten.

Ein berümtes Beispiel für einen zellulären Automat ist „Conway's Game of Life ”. Allgemein handelt es sich bei solchen Anwendungen um eine Menge von Zellen, welche in einem regelmäßigen Raster angeordnet sind. Jede dieser Zellen besitzt einen Zustand, der sich in jedem Zeitschritt ändern kann. Dabei hägt die Berechnung des Folgezustands nur von den Zuständen der Nachbarn der Zelle und ihrem eigenen Zustand ab. Viele Probleme wie die Wärmeausbreitung im Metall (Video 1), Stauvorhersage und Gasmolekübewegungen können so simuliert werden. Aber auch kleine „Spiele” wie Explosionen (Video 2), Sanduhren (Video 3) oder Eisenbahnen (Video 4) sind mit solchen Modellen möglich.

• Ausnutzen von Cache-Effekten (Bild 2)
• Vektorarithmetik (SIMD, SSE, AltiVec)
• Speicher- und Nachrichtengekoppelte Programmierung (OpenMP, OpenMPI)
• Architektur-nahe GPU Programmierung (CUDA)
• Heterogene Multikernprozessoren (CELL BE)
• Entwerfen eigener Applikationsspezifischer fein-granularar Prozessorfelder in FPGAs
• Entwerfen eigener grob-granularer Multikernprozessoren in FPGAs
• Effiziente Speicher und Prozessorkopplung

Das Praktikum gliedert sich in zwei Teile. Im Teil A steht die Software im Vordergrund. Sie werden auf modernen Architekturen wie Cluster, IBM Cell BE (z.B. Prozessor der Playstation 3) und Grafikkarten rechnen (Bild 3, Video 4). Dabei kommen Standards wie MPI, OpenMP und CUDA zum Einsatz. Im Teil B wird es um die Erstellung von eigener Hardware gehen. Sie werden auf Basis von FPGAs (Bild 4) eigene Prozessoren entwickeln und testen bzw. fertige Prozessoren (Soft-IPs) verwenden, diese effizient miteinander verbinden und programmieren (Video 5, Video 6).

Durchführungsort ist unser Parallelrechnerlabor (Quadcore-PCs, FPGAs mit ESD-Schutz an allen Arbeitsplätzen). Die Parallelrechner befinden sich im Serverraum nebenan.