Ein Modell zur effizienten Parallelisierung von Algorithmen auf komplexen, dynamischen Datenstrukturen

Abstract

Moderne berechnungsintensive Algorithmen, beispielsweise adaptive numerische Lösungsverfahren für partielle Differentialgleichungen, arbeiten oftmals auf komplexen, dynamischen Datenstrukturen. Die Implementierung solcher Algorithmen auf Parallelrechnern mit verteiltem Speicher mittels Datenpartitionierung wirft zahlreiche Probleme auf (z.B. Lastverteilung). Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde das neue parallele Programmiermodell Dynamic Distributed Data (DDD) entwickelt, durch das die Parallelisierungsarbeit vom Design der verteilten Datenstrukturen bis hin zur Erstellung des portablen, parallelen und effizienten Programmcodes unterstützt wird. Dem DDD-Konzept liegt ein graphbasiertes formales Modell zugrunde. Dabei wird die Datenstruktur des jeweiligen Programms (z.B. unstrukturierte Gitter) formal auf einen verteilten Graphen abgebildet, der aus mehreren lokalen Graphen besteht. Das formale Modell dient als Spezifikation des Programmiermodells und gleichzeitig zur Definition der wichtigen in dieser Arbeit verwendeten Begriffe. Der Systemarchitektur von DDD-basierten Anwendungen liegt ein Schichtenmodell zugrunde, den Kern stellt dabei die DDD-Programmbibliothek dar. Diese bietet Funktionen zur dynamischen Definition verteilter Datentypen und zur Verwaltung lokaler Objekte. In den Überlappungsbereichen der lokalen Graphen stehen abstrakte Kommunikationsfunktionen in Form von sog. Interfaces zur Verfügung. Die wesentliche Neuerung gegenüber nahezu allen bestehenden Arbeiten ist jedoch die Möglichkeit zur dynamischen Veränderung des verteilten Graphen; dies ermöglicht es beispielsweise, dynamische Lastverteilung oder Gittergenerierungsverfahren einfach und effizient zu implementieren. Damit können beliebig komplexe Datentopologien dynamisch erzeugt, migriert und wieder entfernt werden.