Was sind die Vor- und Nachteile verschiedener Parallelverarbeitungsarchitekturen und -modelle?

1 Shared-Memory-Architektur

In einer Shared-Memory-Architektur haben alle Prozessoren oder Kerne Zugriff auf einen gemeinsamen Speicherpool. Dies ermöglicht ihnen eine einfache Kommunikation und Synchronisierung, schafft aber auch Herausforderungen wie Speicherkonflikte, Cachekohärenz und Skalierbarkeit. Shared-Memory-Architekturen können in zwei Typen eingeteilt werden: Einheitlicher Speicherzugriff (UMA) und ungleichmäßiger Speicherzugriff (NUMA). UMA-Systeme haben die gleiche Zugriffslatenz auf jeden Speicherort, während NUMA-Systeme je nach Entfernung zwischen Prozessor und Arbeitsspeicher unterschiedliche Zugriffslatenzen aufweisen. NUMA-Systeme können die Leistung verbessern, indem sie den Speicherverkehr reduzieren, erfordern aber auch komplexere Algorithmen und Datenstrukturen.

2 Distributed-Memory-Architektur

In einer Distributed-Memory-Architektur verfügt jeder Prozessor oder Kern über einen eigenen lokalen Speicher und kommuniziert über ein Netzwerk miteinander. Dies ermöglicht eine bessere Skalierung und vermeidet Speicherkonflikte, bringt aber auch Herausforderungen wie Nachrichtenübergabe, Datenverteilung und Fehlertoleranz mit sich. Verteilte Speicherarchitekturen können in zwei Typen eingeteilt werden: Cluster-Computing und Grid-Computing. Cluster-Computing-Systeme bestehen aus einer Reihe homogener Knoten, die durch ein Hochgeschwindigkeitsnetzwerk verbunden sind, während Grid-Computing-Systeme aus einer Reihe heterogener Knoten bestehen, die durch ein langsames Netzwerk verbunden sind. Cluster-Computing-Systeme können eine hohe Leistung und Zuverlässigkeit bieten, benötigen aber auch mehr Hardware und Strom. Grid-Computing-Systeme können mehr Flexibilität und Ressourcenteilung bieten, erfordern aber auch mehr Koordination und Sicherheit.

3 SIMD-Modell

SIMD steht für Single Instruction, Multiple Data. Es handelt sich um ein paralleles Verarbeitungsmodell, bei dem eine einzelne Anweisung auf mehrere Datenelemente gleichzeitig angewendet wird. Dies kann für Aufgaben nützlich sein, die Vektor- oder Matrixoperationen umfassen, z. B. Bildverarbeitung, Computergrafik und maschinelles Lernen. SIMD kann mit speziellen Hardwareeinheiten wie Vektorprozessoren, Grafikprozessoren implementiert werden (Grafikprozessoren)oder Tensor-Verarbeitungseinheiten (TPUs). SIMD kann eine hohe Geschwindigkeit und Effizienz bieten, erfordert aber auch Datenparallelität und -ausrichtung.

4 MIMD-Modell

MIMD steht für Multiple Instruction, Multiple Data. Es handelt sich um ein paralleles Verarbeitungsmodell, bei dem mehrere Anweisungen für mehrere Datenelemente unabhängig voneinander ausgeführt werden. Dies kann für Aufgaben nützlich sein, die abweichende oder unregelmäßige Berechnungen beinhalten, z. B. Suchen, Sortieren und Optimieren. MIMD kann mit Allzweckprozessoren oder -kernen, wie z. B. Zentralprozessoren, implementiert werden (Cpus) oder Multicore-Prozessoren. MIMD kann mehr Flexibilität und Skalierbarkeit bieten, erfordert aber auch mehr Synchronisation und Koordination.