Parallelrechner — die Architektur für neue Problemdimensionen

Zusammenfassung

Die immense Expansion der Datenverarbeitung in den letzten Jahrzehnten in vielfältige Anwendungsgebiete hinein wird bestimmt von der Architektur des von Neumannschen Universalrechnermodells. Während viele Probleme ihrem Ursprung nach paralleler Natur sind, ist das algorithmische Verständnis weitgehend geprägt durch einige hundert Jahre „sequentieller“ Mathematik, etwa fünfzig Jahre sequentiellen Algorithmenentwurfs und über zwanzig Jahre sequentieller Programmierung. In den letzten Jahren ist aber eine neue Klassifikation von Rechnerstrukturen und Algorithmen wichtig geworden: parallel versus sequentiell. Die Ursache liegt in dem wachsenden Druck von Anwendungen, die immer höhere Rechnerleistung erfordern. Der stetig steigende Bedarf an Höchstleistungsrechnern erwächst aus der Tatsache, daß Physik, Chemie, Biologie, Ökologie, Technik und Wirtschaftswissenschaften wie auch andere Bereiche außerhalb der exakten Naturwissenschaften mit Phänomenen der Dynamik nichtlinearer Systeme konfrontiert sind, deren Problembarrieren mit den bisherigen theoretisch-analytischen Methoden und mit dem heutigen Wissen über das Verhalten linearer Systeme nicht überwunden werden können. Die Untersuchung und Bewertung komplexer nichtlinearer Systeme ist deshalb darauf angewiesen, durch Ausschöpfen der Möglichkeiten der numerischen Simulation und Ausbau ihrer Methoden erst das Gerüst an Wissen und Kenntnissen zu schaffen.