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08.05.1987 - 

16 000 parallel arbeitende Recheneinheiten sind einfach flotter:

Konkurrenz für herkömmliche Vektorrechner

Wer von Berufs wegen häufig Satellitenbilder der Erde auswerten muß, der steht damit vor einer komplizierten Aufgabe aus dem Bereich "Bilddaten-Verarbeitung". Für solche Leute mag es sich durchaus schon mal lohnen, 6,7 Millionen Dollar hinzublättern und dafür einen speziellen Computer zur Auswertung von Bilddaten zu beschaffen. Mehr und mehr Freunde finden in diesem Bereich die Parallelrechner.

Den 6,7-Millionen-Dollar-Scheck konnte schon vor einigen Jahren ein amerikanisches Unternehmen einstecken, das hierzulande eigentlich mehr mit Autoreifen als mit Datenverarbeitung in Verbindung gebracht wird: die Goodyear Aerospace Corp. in Akron/Ohio. Diese Firma lieferte nämlich dem NASA-Goddard-Weltraumflugs-Zentrum einen "Massively Parallel Processor" (MPP), mit dem vor allem Aufnahmen des bekannten Satelliten Landsat-4 ausgewertet werden sollten.

Klar unterscheiden zwischen Wald und Flur

Diese Maschine verfügt über 16 384 parallel arbeitende Recheneinheiten, was die Auswertung eines Landsat-Bildes mit seinen jeweils rund 1 Million Bildpunkten sehr beschleunigt. Denn sie kann binnen 20 Sekunden klar zwischen Wasser und Land, Wald und Flur, Fluß und Straße unterscheiden und damit wichtige Aussagen erheblich schneller liefern als Rechner herkömmlicher, serieller Arbeitsweise. Denn die, so sagen Fachleute, würden für den 20-Sekunden-Job des MPP glatt mehrere Stunden benötigen.

Das enorme Tempo, das der MPP mit seinen Prozessoren erzielt, ließ die NASA gezielt nach weiteren denkbaren Anwendungen für diesen Sprinter unter den Computern suchen. Man forderte Wissenschaftler im ganzen Lande auf, Vorschläge für lohnende Rahmenprojekte einzureichen, und zog davon 39 in die engere Wahl. Über sie wurde dann auf einem Symposium diskutiert, das allgemein der Frage der Vor- und Nachteile des Parallel-Rechners nachging und auf dem auch die ersten Erfahrungen mit den 39 Projekten durchgehechelt wurden. Es fand unlängst unter dem Titel "The Frontiers of Massively Parallel Computation" statt.

Der MPP der NASA, so erfuhr man auf dieser Veranstaltung beispielsweises von Richard L. White vom Institut für Weltraumteleskopie in Baltimore, ist bei manchen Berechnungen sogar erheblich schneller als der bekanntermaßen flotte Vektor-Rechner "Cray". Doch sei es in vielen Fällen erheblich schwerer, die Parallel-Maschine zu programmieren, soll jene zum Beispiel die Bewegungsdynamik ferner Galaxien mit mehreren hundert Milliarden einzelner Sterne simulieren. Und auch das spätere Modifizieren der MPP-Programme sei in vielen Fällen spürbar mühevoller als bei Benutzung eines herkömmlichen Vektorrechners.

An dieser Stelle ist kurz der Hinweis angebracht, daß zwar auch Vektorrechner in einem gewissen, eingeschränkten Sinne als Parallel-Maschinen aufgefaßt werden können; doch werden von den einzelnen Bearbeitungs-Elementen eines derartigen Rechners hier in strenger Regelmäßigkeit nur Vektor- beziehungsweise Matrix-Rechnungen abgewickelt. Es werden aber mit jeweils einer einzigen Instruktion mehrere Daten-Elemente in einem Block hintereinander bearbeitet. Dabei erfolgt diese Bearbeitung intern noch nach Art eines Fließbandes, wo ja auch verschiedene Arbeitsplätze zur gleichen Zeit, also "parallel", verschiedene Daten in jeweils aufeinanderfolgenden Arbeitsphasen bearbeiten.

Komplexe Wechselwirkung einzelner Elemente

Die vielen Prozessoren eines Rechners wie der MPP eignen sich grundsätzlich dafür gut, Systeme im Rechner nachzubilden, bei denen eine Vielzahl einzelner Elemente - wie etwa Whites Sterne in den fernen Galaxien - miteinander in Wechselwirkung treten. Und deshalb untersuchte John A. Barnden von der Universität Indiana mit dem MPP die verwickelten Vorgänge, die im Gehirn eines Lebewesens ablaufen, denkt es über komplizierte Dinge - wie etwa auch das Programmieren des MPP - nach. Denn auch hier treten Nervenzellen ja in komplexe Wechselwirkungen miteinander.

Bei der einfachen, zweidimensionalen Rechner-Simulation eines grob versimplifizierten Netzes einzelner Rechen- beziehungsweise Nerven-Zellen fand Barnden, daß man mit dem MPP deutlich rascher zum Ziel kommt als mit einem Feld-Wald-und-Wiesen-Großrechner herkömmlicher Bauart. Allerdings ist Barnden mit der Flexibilität, die der MPP in seiner aktuellen Realisierung ihm bietet, noch nicht so recht zufrieden. Denn während die einzelnen Prozessor-Elemente des MPP bei ihrer gleichzeitigen Kalkuliererei nur immer mit den - topologisch gesehen - unmittelbar benachbarten Prozessoren kommunizieren und Daten austauschen können, würde Barnden sich eher eine Maschine wünschen, bei der die einzelnen Prozessoren sozusagen auch noch über viele Köpfe hinweg kommunizieren und Kontakt mit weit entfernten Partnern aufnehmen können.

Interessant ist auch, aus den USA zu hören, daß massiv-parallele Rechner wie der MPP von Experten als "billige Alternative" zu herkömmlichen Supercomputern gesehen wird, geht es um die Durchführung komplizierter Simulationen. Denn Atmosphäre-Berechnungen, die beispielsweise den radioaktiven Niederschlag nach der nächsten zu erwartenden Reaktor-Katastrophe ermitteln sollen, sind schon heute derart komplex, daß sogar auf Maschinen wie einer Cray-1 leicht 100 Minuten Rechenarbeit und mehr verstreichen.

Setzt man hingegen eine Maschine der Parallelrechner-Gilde ein, so ändert sich das Bild deutlich. Denn mit einem Computer wie dem MPP, so hat Gregory R. Carmichael zusammen mit Seong-Yeon Cho von der Universität in Iowa ermittelt, lassen sich komplizierte Prozesse aus dem Bereich der Chemie der Atmosphäre "mehrfach schneller" als etwa mit einem herkömmlichen Supercomputer des Typs Cyper-205 berechnen. Und damit verspricht der Schwenk zu parallelen Rechnern, wie sie in Deutschland beispielsweise im Rahmen des Projekts "Suprenum" der Gesellschaft für Mathematik und Datenverarbeitung sowie ferner an der Universität Erlangen-Nürnberg entwickelt werden, erstens schnell Ergebnisse zu liefern und zweitens auch eine Reduzierung der - heute meist langen - Wartezeiten vor den Türen eines Superrechner-Rechenzentrums.

So sehr auf der Tagung über Nutzen und Probleme paralleler Maschinen auch die Loblieder dominierten - ganz ohne Wünsche ging es nicht ab. So wurde beklagt, der Vorschalt-Rechner des MPP, eine normale "VAX", sei einfach zu klein dimensioniert; denn die VAX könne den schnellen MPP nicht flott genug mit Daten ver- und ihn später von Resultaten wieder entsorgen. Der MPP könne zwar pro Sekunde 6,5 Milliarden Additionen vornehmen, doch benötige die VAX allein schon zum Einlesen all dieser Zahlen eine halbe Stunde.

Speicher-Engpaß begrenzt Möglichkeiten

Kritik am MPP konzentrierte sich außerdem auf gewisse Engpässe beim Speicher. Denn, so war zu vernehmen, den einzelnen Prozessoren sei einfach zu wenig lokaler Speicher zugeordnet - und dies wiederum setze der Komplexität der Aufgaben, die man dem MPP gerade noch übertragen könne, leider gewisse Grenzen.

Zwar wird zur Zeit die Installation eines neuen, schnelleren Host-Rechners geplant beziehungsweise alternativ überlegt, ob man die alte VAX nicht mit Hilfe spezieller, schneller Ein-/Ausgabe-Hardware umgehen könnte; doch was den Speicher betrifft, so sieht die ökonomische Realität düsterer aus als die technische. Es wäre nämlich technisch nicht allzu schwer, neue Speicher-Chips mit mehr Kapazität an die Stelle der alten zu setzen, doch könne das rasch einen Kostenaufwand von annähernd 2 Millionen Dollar bedeuten. Und selbst dann, erinnern Fachleute, werde es doch immer wieder Aufgabenstellungen geben, für die der Speicher wieder nicht ausreiche.

Intensive Arbeiten gelten derzeit der Frage, wie man grafische Terminals nutzen kann, um die endlosen Zahlenkolonnen, die der MPP erzeugt, in eine plastisch greifbare, auf einen Blick überschaubare Gestalt zu bringen; wie man also zu bildlichen Darstellungen der errechneten Sachverhalte gelangen könnte. Denn es zeigt sich immer deutlicher, daß Grafik eine große Hilfe ist, wenn ein Wissenschaftler die Bedeutung komplizierter Datengruppen verstehen will.

Außerdem würden grafische Ausgabemedien eine Arbeitsweise erleichtern, bei der die Eingabe-Größe schrittweise so lange variiert wird, bis am Grafikschirm jene Ausgabe sichtbar wird, auf die der Computer-Experimentator hinarbeitet.

Alternativ zur Nutzung besonderer Grafik-Terminals ist auch denkbar, den Rechner selber die Grafik-Ausgabedaten erzeugen zu lassen. Dies ist eine weitere Richtung, in der die Experimentatoren rund um den MPP derzeit tätig sind.