Optimale systolische Präfixberechnungen

Optimale systolische Präfixberechnungen von Kühnel,  Lars
Der erfolgreiche Einsatz der elektronischen Datenverarbeitung in fast allen Lebensbereichen beruht u.a. auf der Verwendung von effizienten Algorithmen zur Lösung der jeweils betrachteten Probleme. Einige dieser Probleme treten in besonders großer Häufigkeit (z.B. als Teilprobleme komplexerer Probleme) und mit großen Problemdimensionen auf. Die fundamentale Bedeutung dieser grundlegenden Probleme führt zu einem beständigen Streben nach Verringe rung der Rechenzeiten und Erhöhung der behandelbaren Problemgrößen. Den hieraus resultierenden Anforderungen kann man auf zweierlei Weise begegnen. Zum einen wird versucht, durch Fortentwicklung herkömmlicher Technologien die Geschwindigkeit und Kapazität konventioneller sequentieller Ein-Prozessor-Rechensysteme zu steigern. Diesbezüglich hat man in den letz ten zwanzig Jahren bedeutende Erfolge erzielt. Mittlerweile sind hier jedoch Grenzen erreicht, die keine weiteren Verbesserungen um Größenordnungen mehr erlauben. Diese Barrieren lassen sich auf dem zweiten Weg überwinden, der Ausnutzung von möglicher paralleler Erledigung von Teilaufgaben und der gleichzeitigen Bearbeitung mehrerer Probleminstanzen. Um zu einer deutli chen Leistungssteigerung zu kommen, wird allerdings eine signifikante bzw. sehr große Anzahl von Prozessoren benötigt. Die z.T. stürmische technologi sche Entwicklung im mikroelektronischen Bereich hat diesem zweiten Weg zu einer großen Bedeutung verholfen.
Aktualisiert: 2023-07-03
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Der erfolgreiche Einsatz der elektronischen Datenverarbeitung in fast allen Lebensbereichen beruht u.a. auf der Verwendung von effizienten Algorithmen zur Lösung der jeweils betrachteten Probleme. Einige dieser Probleme treten in besonders großer Häufigkeit (z.B. als Teilprobleme komplexerer Probleme) und mit großen Problemdimensionen auf. Die fundamentale Bedeutung dieser grundlegenden Probleme führt zu einem beständigen Streben nach Verringe rung der Rechenzeiten und Erhöhung der behandelbaren Problemgrößen. Den hieraus resultierenden Anforderungen kann man auf zweierlei Weise begegnen. Zum einen wird versucht, durch Fortentwicklung herkömmlicher Technologien die Geschwindigkeit und Kapazität konventioneller sequentieller Ein-Prozessor-Rechensysteme zu steigern. Diesbezüglich hat man in den letz ten zwanzig Jahren bedeutende Erfolge erzielt. Mittlerweile sind hier jedoch Grenzen erreicht, die keine weiteren Verbesserungen um Größenordnungen mehr erlauben. Diese Barrieren lassen sich auf dem zweiten Weg überwinden, der Ausnutzung von möglicher paralleler Erledigung von Teilaufgaben und der gleichzeitigen Bearbeitung mehrerer Probleminstanzen. Um zu einer deutli chen Leistungssteigerung zu kommen, wird allerdings eine signifikante bzw. sehr große Anzahl von Prozessoren benötigt. Die z.T. stürmische technologi sche Entwicklung im mikroelektronischen Bereich hat diesem zweiten Weg zu einer großen Bedeutung verholfen.
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Der erfolgreiche Einsatz der elektronischen Datenverarbeitung in fast allen Lebensbereichen beruht u.a. auf der Verwendung von effizienten Algorithmen zur Lösung der jeweils betrachteten Probleme. Einige dieser Probleme treten in besonders großer Häufigkeit (z.B. als Teilprobleme komplexerer Probleme) und mit großen Problemdimensionen auf. Die fundamentale Bedeutung dieser grundlegenden Probleme führt zu einem beständigen Streben nach Verringe rung der Rechenzeiten und Erhöhung der behandelbaren Problemgrößen. Den hieraus resultierenden Anforderungen kann man auf zweierlei Weise begegnen. Zum einen wird versucht, durch Fortentwicklung herkömmlicher Technologien die Geschwindigkeit und Kapazität konventioneller sequentieller Ein-Prozessor-Rechensysteme zu steigern. Diesbezüglich hat man in den letz ten zwanzig Jahren bedeutende Erfolge erzielt. Mittlerweile sind hier jedoch Grenzen erreicht, die keine weiteren Verbesserungen um Größenordnungen mehr erlauben. Diese Barrieren lassen sich auf dem zweiten Weg überwinden, der Ausnutzung von möglicher paralleler Erledigung von Teilaufgaben und der gleichzeitigen Bearbeitung mehrerer Probleminstanzen. Um zu einer deutli chen Leistungssteigerung zu kommen, wird allerdings eine signifikante bzw. sehr große Anzahl von Prozessoren benötigt. Die z.T. stürmische technologi sche Entwicklung im mikroelektronischen Bereich hat diesem zweiten Weg zu einer großen Bedeutung verholfen.
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Der erfolgreiche Einsatz der elektronischen Datenverarbeitung in fast allen Lebensbereichen beruht u.a. auf der Verwendung von effizienten Algorithmen zur Lösung der jeweils betrachteten Probleme. Einige dieser Probleme treten in besonders großer Häufigkeit (z.B. als Teilprobleme komplexerer Probleme) und mit großen Problemdimensionen auf. Die fundamentale Bedeutung dieser grundlegenden Probleme führt zu einem beständigen Streben nach Verringe rung der Rechenzeiten und Erhöhung der behandelbaren Problemgrößen. Den hieraus resultierenden Anforderungen kann man auf zweierlei Weise begegnen. Zum einen wird versucht, durch Fortentwicklung herkömmlicher Technologien die Geschwindigkeit und Kapazität konventioneller sequentieller Ein-Prozessor-Rechensysteme zu steigern. Diesbezüglich hat man in den letz ten zwanzig Jahren bedeutende Erfolge erzielt. Mittlerweile sind hier jedoch Grenzen erreicht, die keine weiteren Verbesserungen um Größenordnungen mehr erlauben. Diese Barrieren lassen sich auf dem zweiten Weg überwinden, der Ausnutzung von möglicher paralleler Erledigung von Teilaufgaben und der gleichzeitigen Bearbeitung mehrerer Probleminstanzen. Um zu einer deutli chen Leistungssteigerung zu kommen, wird allerdings eine signifikante bzw. sehr große Anzahl von Prozessoren benötigt. Die z.T. stürmische technologi sche Entwicklung im mikroelektronischen Bereich hat diesem zweiten Weg zu einer großen Bedeutung verholfen.
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Aktualisiert: 2023-04-04
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