Entwicklung und Analyse von dynamischen Loop-Scheduling-Algorithmen für SVM-Fortran

Shared Virtual Memory (SVM) stellt auf Parallelrechnern mit physikalisch verteiltem Speicher einen logisch zusammenhängenden Adreßraum zur Verfügung. Die Programmiersprache SVM-Fortran erleichtert die effiziente Programmierung von Rechnern, die SVM nutzen. Entscheidend für die Effizienz ist dabei ein hoher Anteil lokaler Datenzugriffe, welcher dadurch erreicht wird, daß der Benutzer statisch die Verteilung von Arbeitspaketen auf Prozessoren vorgibt.Bei Simulationsprogrammen für komplexe nichtlineare Systeme führt aber eine statische Zuordnung zu einer schlechten Lastverteilung, da sich aufgrund der Systemdynamik Bereiche hoher Rechenintensität kontinuierlich verlagern.Inhalt dieser Arbeit ist deshalb die Realisierung von dynamischen Loop-Scheduling-Algorithmen für SVM-Fortran. Zunächst wird die bei Parallelrechnern mit physikalisch gemeinsamem Speicher bewährte Methode des Self-Service-Scheduling so angepaßt, daß sie auch auf massiv-parallelen Rechnern mit relativ langsamer Interprozessorkommunikation effizient ablaufen kann. Anschließend wird mit dem Aligned Scheduling ein Verfahren umgesetzt, das die für SVM-Systeme charakteristische Verwaltung von Daten in Seiteneinheiten geeignet berücksichtigt. Als Synthese dieser beiden Verfahren ergibt sich schließlich das Aligned-Self-Service-Scheduling. Dieses gestattet es, die Forderung nach Lokalität beim Datenzugriff mit der nach einer ausgeglichenen Lastverteilung in Einklang zu bringen