Volume 53, Issue 2 -

Graphics processors are used in many fields of applications that require high computational power. Especially in scientific computing, the programming of graphics processing units is an active field of research. Because of their hardware characteristics, graphics processors are well-suited for regular parallelism, however the implementation of irregular problems requires more advanced strategies. In this article, the hardware architecture of graphics processors and different frameworks for graphics processor programming, such as CAL, Brook+, CUDA and OpenCL with their specific properties, are presented. Additionally, an overview of different physical applications that have been implemented successfully on graphics processors is given. The parallel implementation of a specific irregular physical application on graphics processors is presented in more detail. This application simulates anomalous diffusion in porous media using random walk on Random Sierpinski Carpets. Zusammenfassung Grafikprozessoren werden in vielen Anwendungsbereichen, in denen es auf hohe Rechenleistung ankommt, genutzt. Auch im Wissenschaftlichen Rechnen sind parallele Implementierungen auf Grafikprozessoren Gegenstand aktueller Forschung. Obwohl Grafikprozessoren besonders für reguläre Parallelität geeignet sind, werden zunehmend auch irreguläre Anwendungsprobleme betrachtet. Dieser Artikel stellt die Eigenschaften von Grafikprozessoren und verschiedene Frameworks zur Grafikprozessorprogrammierung wie CAL, Brook+, CUDA und OpenCL mit ihren spezifischen Eigenheiten vor. Weiter gibt der Artikel einen Überblick über verschiedene physikalische Anwendungen, die bereits erfolgreich auf Grafikprozessoren implementiert wurden. Die parallele Implementierung einer speziellen irregulären physikalischen Anwendung auf Grafikprozessoren wird detaillierter vorgestellt. Diese simuliert anomale Diffusion in porösen Materialien durch Random Walk auf zufälligen Sierpinski-Teppichen.

Transportation businesses reduce costs by optimizing the routes of their trucks. However, determining optimal truck schedules is computationally intensive, running for hours on sequential computers. This article describes experience with parallelizing SAP´s Vehicle Scheduling and Routing Optimizer on shared-memory multicore computers. Re-engineering this complex application for a 24-core machine reduced typical computation time on real data from 1.5 hours to 5 minutes. The article discusses successful and unsuccessful parallelization approaches and concludes with lessons learnt. Zusammenfassung Speditionsunternehmen reduzieren Kosten, indem sie die Routenpläne für ihre Fahrzeuge optimieren. Die Ermittlung optimaler Transportpläne ist jedoch berechnungsintensiv und kann auf sequenziellen Rechnern mehrere Stunden dauern. Dieser Artikel beschreibt Erfahrungen mit der Parallelisierung des “Vehicle Scheduling and Routing Optimizer” der Firma SAP auf Mehrkernrechnern mit gemeinsamen Speicher. Die Parallelisierung dieser komplexen Anwendung hat auf einem Mehrkernrechner mit 24 Kernen die typische Optimierungszeit für reale Daten von 1,5 Stunden auf 5 Minuten reduziert. Der Artikel beschreibt erfolgreiche und nicht erfolgreiche Parallelisierungsansätze und fasst abschließend wichtige Erkenntnisse zusammen.

Cell Broadband Engine is a heterogeneous multicore processor designed mainly for applications in scientific computing, graphics, and gaming with high performance requirements. We give an overview of its architecture, review some selected development tools and programming frameworks, and describe techniques for writing efficient programs for Cell. Zusammenfassung Cell Broadband Engine ist ein heterogener Mehrkern-Prozessor, der insbesondere für Anwendungen im wissenschaftlichen Rechnen, Computergraphik und -spiele mit hohem Leistungsbedarf konzipiert wurde. Wir geben einen kurzen Überblick über die Architektur von Cell und einige ausgewählte Entwicklungsumgebungen und Programmiersysteme, und beschreiben Techniken zur Erstellung effizienter Programme für Cell.

Parallel programming with tasks — task parallel programming — is a promising approach to simplifying multithreaded programming in the chip multiprocessor (CMP) era. Tasks are used to describe independent units of work that can be assigned to threads at runtime in a way that is transparent to the programmer. Thus, the programmer can concentrate on identifying tasks and leave it to the runtime system to take advantage of the potential parallelism. Supporting the task abstraction on heterogeneous CMPs is more challenging than on conventional CMPs. In this article, we take a look at a lightweight task model and its implementation on the Cell processor, the most prominent heterogeneous CMP available today. Choosing a simple task model over a more complex one makes it possible to target fine-grained parallelism and still improve much in terms of programmability. Zusammenfassung Ein viel versprechendes Programmiermodell für aktuelle und zukünftige Multicore-Prozessoren ist die parallele Programmierung auf der Grundlage von Tasks. Ein Task bezeichnet dabei eine beliebige Berechnung innerhalb eines Programms, die unabhängig von anderen Berechnungen und damit parallel ausgeführt werden kann. Der Programmierer muss Tasks spezifizieren, kann es aber dem Laufzeitsystem überlassen, diese effizient aufzuteilen und auszuführen. Der vorliegende Artikel beschäftigt sich mit taskbasierter Programmierung auf dem Cell-Prozessor, einem bekannten heterogenen Multicore-Prozessor. Das vorgestellte Programmiermodell ermöglicht die effiziente Ausführung feingranularer Tasks und ist somit gut geeignet, das Potenzial des Cell-Prozessors auszunutzen.

Current (heterogeneous) multi-core environments such as GPU architectures are hard to program with normal imperative and object-oriented (OO) languages because of race-conditions and general side-effects that code may have. We propose that both problems can be solved with a hybrid language that combines both Functional Programming (FP) and OO programming. By auto-parallelization in the FP-core, all loops and non-dependent calls can be executed in parallel. FP is to be used to write computationally intensive code with safe concurrent memory access. OO is to be used for I / O and management related tasks. In this article, we propose a new clean way to integrate the two language cores that even grants some restricted means to read and write arrays and objects from within FP mode. For the proposed new language features we have developed a compiler prototype that transparently parallelizes code to target both Cuda and multi-core machines (without annotations from the programmer) and that obtains good speedups. Zusammenfassung Aktuelle (heterogene) Multi-Core Umgebungen wie z. B. GPU-Architekturen können nur umständlich mit normalen imperativen Programmiersprachen oder mit Objekt-Orientierten (OO) Sprachen programmiert werden, weil diese Sprachen weder Wettlaufsituationen noch allgemeine Seiteneffekte im Code verhindern. Beide Probleme können mit einer hybriden Sprache gelöst werden, die sowohl Funktionale Programmierung (FP) als auch OO-Programmierung unterstützt. Durch automatische Parallelisierung in FP-Teilen eines Programms können alle Schleifen und unabhängige Methodenaufrufe parallel ausgeführt werden. Rechenintensive Programmabschnitte sollten mit FP-Sprachmitteln ausgedrückt werden, da diese sichere parallele Datenzugriffe garantieren. OO-Sprachmittel dienen dazu, Ein- und Ausgaben zu tätigen und allgemeinen Verwaltungscode zu gestalten. Der vorliegende Artikel stellt eine neue saubere Integration beide Sprachkonzepte vor, die im FP-Teil sogar eingeschränktes Lesen und Schreiben von Objekten erlaubt. Für die neuen Sprachmittel haben wir einen prototypischen Übersetzer entwickelt, der Code transparent parallelisiert (ohne Annotationen durch den Programmierer) und diesen sowohl auf Cuda als auch auf Multi-Core-Rechnern zur Ausführung bringt und dabei gute Beschleunigungen erzielt.

Traditional paper is still widely used in knowledge work due to its specific advantages. The dissertation aims at bridging the gap between paper and digital documents by advancing paper-centric user interfaces. It contributes the first theoretical model of pen-and-paper interfaces, guiding both their analysis and design. Moreover, it contributes novel interaction techniques for annotating, linking, and tagging printed and digital documents. Evaluation studies show that these techniques integrate both types of documents more closely and significantly increase efficiency and user satisfaction. Zusammenfassung Neben Computern wird Papier auch heute noch in großem Umfang verwendet. Die in diesem Beitrag vorgestellte Dissertation hat zum Ziel, mittels papierzentrierter Nutzerschnittstellen die Kluft zwischen beiden Welten zu verringern. Die Arbeit trägt ein theoretisches Interaktionsmodell bei, das sowohl Analyse als auch Entwurf unterstützt. Neue stiftbasierte Interaktionstechniken unterstützen Annotation, Verlinken und Taggen von gedruckten und digitalen Dokumenten. Studienergebnisse zeigen, dass die Techniken beide Welten deutlich enger als bislang verbinden und die Effizienz und Nutzerzufriedenheit signifikant erhöhen.