Nahaufnahme eines Prozessorchips auf einem Computer-Motherboard
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Parallele und serielle Verarbeitung beschreiben, ob ein Computersystem Rechenaufgaben zur Verwendung aufteilen kann mehrere Prozessoren oder Kerne gleichzeitig oder wenn es darauf angewiesen ist, Aufgaben mit einem einzigen Prozessor zu erledigen Ader. Alle einzelnen Consumer-Computerprozessoren waren vor Mitte 2005 serielle Prozessoren, als Intel den ersten Consumer-Dual-Core-Prozessor auf den Markt brachte. Mehrere Single-Core-Prozessoren können zusammenarbeiten, um die serielle Verarbeitung über vernetzte parallele Computercluster zu bewältigen oder mehrere Prozessoren auf einem Motherboard auszuführen.
Computer sind Multitasking-Maschinen
Ein typischer moderner Computer führt zu jeder Zeit Dutzende bis Hunderte von Aufgaben aus; Jeder Kern arbeitet jedoch nur an einem Prozess gleichzeitig. Der Prozessor springt ständig zwischen den verschiedenen Verarbeitungs-"Threads" oder "Befehlsströmen", um mehrere gleichzeitige Programme unter einer Echtzeit-Illusion namens Parallelität auszuführen. Der Computer verschwendet beim Wechseln zwischen den Jobs Prozessorzyklen und läuft beim Multitasking nicht mit optimaler Effizienz.
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Aufgaben parallel ausführen
Eine Parallelverarbeitungsumgebung kann Aufgaben schneller verarbeiten, wenn Programme für die Verwendung von Parallelverarbeitung ausgelegt sind. Serielle Programme richten alle Befehle in serieller Anordnung aus und verbinden sich mit dem Prozessor über einen einzigen Thread. Parallele Programme funktionieren, indem sie Aufgaben in einzelne Teile zerlegen, die auf mehrere Prozessorkerne aufgeteilt und als abgeschlossene Aufgaben wieder zusammengesetzt werden können. Parallele Prozessoren können die Verarbeitungsleistung ähnlich getakteter serieller Prozessoren mit richtig geschriebenem Code vervielfachen. Ein serieller Prozessor mit einer höheren Taktrate kann jedoch parallele Prozessoren übertreffen, wenn er mit einem einzelnen Thread arbeitet.
Serienverarbeitung in Aktion
Programme, die für die serielle Verarbeitung geschrieben wurden, verwenden jeweils nur einen Kern und verarbeiten Aufgaben in sequentieller Reihenfolge. Ein serieller Prozessor funktioniert ähnlich wie ein Dutzend offene Kassen in einem Lebensmittelgeschäft, wobei ein Kassierer zwischen den verschiedenen Kassen läuft und alle gleichzeitig auscheckt. Der Kassierer oder die CPU springt von Bahn zu Bahn und checkt einige Artikel gleichzeitig aus, bevor sie zur nächsten übergeht, mit dem Ziel, alle Bestellungen gleichzeitig abzuschließen.
Parallelverarbeitung in Aktion
Die Idee hinter parallelen Prozessoren ist, dass mehr Kerne, die zusammenarbeiten, zu einer besseren Leistung führen. Ein paralleler Prozessor verhält sich so, als ob mehr als ein Kassierer ein Dutzend Kassengassen bedienen würde. Ist ein Programm auf Parallelverarbeitung eingerichtet, könnte der „Kunde“ seine Bestellung in kleinere Gruppen aufteilen und mehrere Kassen gleichzeitig nutzen.
Parallelprozessoren erweitern die Möglichkeiten
2007 nutzte Nvidia erstmals Parallelverarbeitung, um die Grafiktechnologie voranzutreiben. Grafikprozessoren verwenden Parallelverarbeitung auf einem Niveau, das die Leistung der seriellen Verarbeitung bei kleinen Berechnungen zunichte macht. Während CPUs in der Regel eine leicht zählbare Anzahl von Kernen haben, können GPUs Tausende von Kernen mit geringerer Leistung haben, die sich besser für die Ausführung einfacherer gleichzeitiger Berechnungen eignen. GPUs werden häufig für Grafiken verwendet, können aber auch andere Berechnungen für Dinge wie Sortieren und Matrixalgebra durchführen.
