1.1 Motivation Parallele Systeme haben im letzten Jahrzehnt einen rasanten Entwicklungs schub erfahren und gelten derzeit als Antwort auf die informationstechnischen Fragen der Zukunft, bei denen es zum einen den immens gestiegenen Bedarf an Rechenleistung und zum anderen die Erwartung eines besseren Preis- Lei stungs-Verhältnisses zu erfüllen gilt. Im Bereich des scientific computing, in dem z.B. die Lösung von Problemen der Strömungsmechanik, der Simulation technischer Vorgänge oder der Optimie rung komplexer Systeme einen hohen Bedarf an Rechenleistung erfordert, der mit Vektorrechnern der herkömmlichen Bauweise nicht mehr erreicht werden kann, löst man diese Probleme in akzeptabler Zeit durch Aufteilen des Gesamt problems in kleinere Unterprobleme, die dann parallel berechnet am Ende zur Gesamtlösung verbunden werden. Ist der Bedarf an Höchstrechenleistung nicht ganz so groß, so erhoffen sich die Anwender, etwa aus den Bereichen Daten banken oder künstliche Intelligenz, durch den Einsatz von Parallelrechnern eine kostengünstige Alternative zu den wesentlich teureren Mainframes bei gleicher Leistung. Obwohl die Hardware der Parallelrechner den steigenden Anforderungen an die Rechenleistung gewachsen ist, so kann man dies von der Software, die auf die sen Systemen eingesetzt werden kann, noch nicht behaupten. Die parallele Software kam auch in den letzten Jahren nicht aus dem universitären For schungsstadium hinaus und kann deshalb dem leistungs- bzw. effizienzhungri gen Anwender noch nicht als universelle Komplettlösung angeboten werden.
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1.1 Motivation Parallele Systeme haben im letzten Jahrzehnt einen rasanten Entwicklungs schub erfahren und gelten derzeit als Antwort auf die informationstechnischen Fragen der Zukunft, bei denen es zum einen den immens gestiegenen Bedarf an Rechenleistung und zum anderen die Erwartung eines besseren Preis- Lei stungs-Verhältnisses zu erfüllen gilt. Im Bereich des scientific computing, in dem z.B. die Lösung von Problemen der Strömungsmechanik, der Simulation technischer Vorgänge oder der Optimie rung komplexer Systeme einen hohen Bedarf an Rechenleistung erfordert, der mit Vektorrechnern der herkömmlichen Bauweise nicht mehr erreicht werden kann, löst man diese Probleme in akzeptabler Zeit durch Aufteilen des Gesamt problems in kleinere Unterprobleme, die dann parallel berechnet am Ende zur Gesamtlösung verbunden werden. Ist der Bedarf an Höchstrechenleistung nicht ganz so groß, so erhoffen sich die Anwender, etwa aus den Bereichen Daten banken oder künstliche Intelligenz, durch den Einsatz von Parallelrechnern eine kostengünstige Alternative zu den wesentlich teureren Mainframes bei gleicher Leistung. Obwohl die Hardware der Parallelrechner den steigenden Anforderungen an die Rechenleistung gewachsen ist, so kann man dies von der Software, die auf die sen Systemen eingesetzt werden kann, noch nicht behaupten. Die parallele Software kam auch in den letzten Jahren nicht aus dem universitären For schungsstadium hinaus und kann deshalb dem leistungs- bzw. effizienzhungri gen Anwender noch nicht als universelle Komplettlösung angeboten werden.
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