Parallele Programmierung

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Parallele Programmierung ist ein Programmierparadigma. Es umfasst zum einen Methoden, ein Computerprogramm in einzelne Teilstücke aufzuteilen, die nebenläufig ausgeführt werden können, zum anderen Methoden, nebenläufige Programmabschnitte zu synchronisieren. Dies steht im Gegensatz zur klassischen, sequentiellen (oder seriellen) Programmierung. Ein Vorteil der parallelen Programmierung ist neben möglicher Effizienzsteigerung (bspw. bei Nutzung mehrerer Prozessorkerne) die Möglichkeit, das typische Alltagsphänomen Nebenläufigkeit direkt in Programmen abzubilden, was zu einfacherem, verständlicherem Quelltext führen kann. Ein Nachteil ist, dass das Laufzeitverhalten paralleler Algorithmen schwieriger nachvollziehbar sein kann als das eines äquivalenten sequentiellen Algorithmus.

Umsetzung

Parallele Programmierung kann zum Beispiel explizit dadurch geschehen, dass der Programmierer Programmteile in separaten Prozessen oder Threads ausführen lässt, oder es geschieht automatisch, so dass kausal unabhängige (nebenläufige) Anweisungsfolgen "nebeneinander" ausgeführt werden. Diese automatische Parallelisierung kann durch den Compiler vorgenommen werden, wenn als Zielplattform ein Parallelrechner zur Verfügung steht, aber auch einige moderne CPUs können solche Unabhängigkeiten erkennen und die Anweisungen so auf verschiedene Teile des Prozessors verteilen, dass sie gleichzeitig ausgeführt werden (Pipeline-Architektur).

Es ist aus der Sicht des Programmierers bei der Parallelisierung im Allgemeinen gleichgültig, ob die einzelnen Programmteile tatsächlich gleichzeitig von unabhängigen Ausführungseinheiten bearbeitet werden, oder ob sie nur quasi-parallel ausgeführt werden (siehe Time-Sharing, Multitasking).

Bei der Parallelen Programmierung verwendet man den weniger strengen Begriff der Nebenläufigkeit, bei dem der Programmcode nicht streng hintereinander, sondern parallel ausgeführt wird. Zwei Transaktionen, Prozesse oder Threads sind genau dann parallelisierbar, wenn die parallele, verzahnte oder verdrehte Ausführung zum selben Resultat führt wie das sequentielle Ausführen (Parallelisierbarkeit).

Die Nebenläufigkeit von mehreren unabhängigen Prozessen bezeichnet man als Multitasking; Nebenläufigkeit innerhalb eines Prozesses als Multithreading. In den Frühzeiten der Computerentwicklung waren auch reine Time-Sharing-Systeme weit verbreitet, die eine Nebenläufigkeit auf Benutzerebene ermöglichten.

Konflikte

Sobald die einzelnen Prozesse oder Threads aber untereinander kommunizieren, sind sie streng genommen nicht mehr als Ganzes nebenläufig (sie beeinflussen sich ja) – nur noch einzelne Teilabläufe sind zueinander nebenläufig. Wenn nun die Reihenfolge der Ausführung der Kontaktpunkte (oder Kommunikationspunkte) nicht entsprechend vorgegeben ist, können sich daraus Konflikte ergeben, insbesondere eine so genannte Verklemmung (deadlock), wenn zwei Abläufe gegenseitig aufeinander warten (bzw. sich gegenseitig blockieren). Zur Lösung dieser Problematik werden verschiedene Techniken herangezogen:

Der Kontext jedes Programmteils muss vor unerwarteter Veränderung durch andere Teile geschützt werden (Synchronisierung). Soll ein gemeinsamer Zugriff auf Daten realisiert werden, dann muss der Zugriff synchronisiert werden, bspw. durch gegenseitigen Ausschluss (Mutex) unter Benutzung von Monitoren oder von Semaphoren. Alternativ kann auch verlangt werden, dass bestimmte Aktionen von zwei Prozessen gemeinsam ausgeführt werden, mit so genannten Rendezvous. Eine weitere sichere Art der Kommunikation sind Warteschlangen. Diese Techniken lösen das Problem des gleichzeitigen Zugriffs auf Ressourcen, verhindern jedoch keine Verklemmungen (ganz im Gegenteil).

Besonders wichtig sind solche Techniken in verteilten Systemen, vor allem um die Integrität von verteilten Transaktionen zu gewährleisten.

Parallele Programmiersprachen

Newsqueak - in den Achtziger Jahren veröffentlichte Sprache zur Implementierung grafischer Benutzeroberflächen
Occam - 1985 veröffentlichte imperative Programmiersprache, die auf Communicating Sequential Processes aufbaut
Scratch - 2007 veröffentliche erziehungsorientierte visuelle Programmiersprache. Eine erstaunliche Eigenschaft von Scratch ist, dass das eigentlich komplexe Programmierparadigma Parallele Programmierung quasi nebenbei eingeführt wird. Im Gegensatz zu traditionellen erziehungsorientierten Programmiersprachen, wird dieses in Scratch auch von Anfängern intuitiv sofort genutzt, so dass sie sich später ggf. wundern, dass andere "Profi-Programmiersprachen" zunächst nur sequentiell arbeiten.
X10 - parallele Programmiersprache entwickelt bei IBM zur Programmierung massiv paralleler Systeme.

Effizienz

Aufgrund des zusätzlichen Verwaltungsaufwandes ergeben sich auf Einprozessorsystemen immer Geschwindigkeitsnachteile gegenüber einer rein sequentiellen Implementierung. Um parallele Programmierung voll auszunutzen, sind mehrere Ausführungseinheiten nötig. Techniken dafür sind Simultaneous Multithreading (SMT), z. B. Hyper-Threading Technology (HTT), Symmetrisches Multiprocessing (SMP), z. B. mittels Multicore-Prozessor oder mehrerer CPUs. Den Extremfall bildet das Massively Parallel Processing (MPP) mit zum Teil mehreren tausend Prozessoren. Verbreitet ist auch, ganze Verbünde von Einzelrechnern zum parallelen Berechnen einzusetzen (Computercluster).

Auf der anderen Seite sollte möglichst wenig Kontrollcode zur Koordination der Threads vorhanden sein, falls dieser nur sequentiell ausgeführt werden kann. Dieser Sachverhalt ist Ergebnis des Amdahlschen Gesetzes über die Parallelisierungseigenschaften von Programmen.

Siehe auch

Literatur

Peter Ziesche: Nebenläufige & verteilte Programmierung, W3L, 2004, ISBN 3937137041
Douglas Schmidt, Michael Stal, Hans Rohnert, Frank Buschmann: Pattern-orientierte Softwarearchitektur, Muster für nebenläufige und vernetzte Objekte, dpunkt 2002, ISBN 3-89864-142-2
M. Ben-Ari: Grundlagen der Parallel-Programmierung, 1984, ISBN 3-446-14155-3
Dietrich Boles: Parallele Programmierung spielend gelernt mit dem Java-Hamster-Modell - Programmierung mit Java-Threads (PDF; 5,1 MB). Vieweg+Teubner-Verlag, 2008, ISBN 978-3-8351-0229-3
Wolfgang W. Baumann: Parallel-Computing als Hilfsmittel im technisch-wissenschaftlichen Höchstleistungsrechnen - Eine Einführung, 2000 pdf