“Parallel” in Bezug auf Algorithmen ermöglicht es, Aufgaben bzw. Teilaufgaben gleichzeitig und unabhängig voneinander auszuführen, um die Gesamtzeit zur Lösung eines Problems zu reduzieren. Diese Parallelität kann auf verschiedenen Ebenen erreicht werden, einschließlich paralleler Hardware wie Mehrkernprozessoren oder verteilten Systemen. Zusätzlich können spezielle Algorithmen eingesetzt werden, die Aufgaben in parallele Teilaufgaben aufteilen und sie gleichzeitig bearbeiten. Die Verwendung paralleler Algorithmen erhöht die Effizienz der Rechenleistung und verkürzt die Ausführungszeit von Programmen deutlich, besonders bei rechenintensiven Anwendungen oder großen Datensätzen.
Hinweis: Dieser Beitrag ist noch in Überarbeitung. Inhalte werden fortlaufend ergänzt. Signalverarbeitung ist in vielen Anwendungen zentral. Von der drahtlosen Kommunikation über akustische Messungen bis zur Seismologie müssen große Datenströme in Echtzeit ausgewertet werden. Häufig geht es darum, in verrauschten Signalen bekannte Muster zu erkennen, zum Beispiel den Beginn einer […]
Die Modellierung des Energietransports durch Strahlung mithilfe eines mathematischen Modells erfordert notwendigerweise die Bestimmung der Sichtbarkeiten. D. h. es ist die Frage zu klären, ob ein Punkt auf der Oberfläche des Modells im „Schatten“ eines Strahlers liegt oder nicht. Diese einfache Frage erweist sich als überaus rechenintensiv. Der Einsatz moderner […]
Jenkins ist eine weitverbreitete Open-Source-Automatisierungsplattform, die in der Softwareentwicklung häufig in Verbindung mit Git für Continuous Integration (CI) eingesetzt wird. Durch automatisierte Builds und Tests unterstützt Jenkins die frühzeitige Identifizierung potenzieller Probleme und trägt zur Verbesserung der Entwicklungsqualität bei. Das häufig genutzte Jenkins-Plugin Multijob ermöglicht die Bündelung mehrerer Jobs zu […]
Die C++ Standard-Klassen std::set und std::map bzw. ihre unsortierten Varianten std::unordered_set und std::unordered_map (assoziative Container) sind nicht thread-safe. Eine thread-safe Alternative sind die entsprechenden Container (tbb::concurrent_set, tbb::concurrent_unordered_set, …) aus der frei verfügbaren Intel-Bibliothek Threading Building Blocks (TBB). Dazu ein Beispiel: für eine FEM-Berechnung sei ein 3D-Modells mittels Tetraeder trianguliert. Üblicherweise […]