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Windows Developer
Parallele Programmierung mit OpenCL und .NET

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In den letzten Jahren ist ein konsequenter Trend in Richtung paralleler Datenverarbeitung festzustellen. Selbst kleinste mobile Endgeräte, wie zum Beispiel Smartphones und Tablets, verfügen heutzutage meist über mehrere effiziente Recheneinheiten, die eine asynchrone parallele Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen. Mit OpenCL wird ein API vorgestellt, mit dem sich Algorithmen auf parallelen Hardwarearchitekturen, wie zum Beispiel modernen Grafikkartenprozessoren, beschleunigen lassen.

Philipp Pätzold


Für wissenschaftliche Berechnungen, komplexe numerische Problemstellungen und im Bereich der Bildverarbeitung und der Computergrafik müssen große Datenmengen in möglichst kurzen Zeiträumen verarbeitet werden. Hierbei lassen sich viele Problemstellungen parallelisieren und können damit effizient auf aktuellen Hardwarearchitekturen, wie etwa Multi-Core-CPUs oder Grafikprozessoren, abgearbeitet werden. Die Thematik der Parallelisierung hat zunehmend Einfluss auf viele zukünftige Softwareprojekte und deren Umsetzung. Dem Softwareentwickler sollten daher neue Trends, Programmiertechniken und APIs aus diesem Bereich vertraut sein.

Parallele Programmierung unter .NET

Zunächst soll es eine kurze Übersicht über bestehende Möglichkeiten zur parallelen Programmierung mit dem .NET Framework geben.

Das .NET Framework bietet bereits einige Möglichkeiten zur Realisierung paralleler Algorithmen auf Multi-Core- und Multiprozessor-Systemen. So existieren bereits seit der ersten Frameworkversion die Klasse Thread sowie zahlreiche Klassen zur Thread-Synchronisation und deren Verwaltung. Eine weitere interessante Möglichkeit für paralleles Rechnen und asynchrone Verarbeitung bietet zudem der so genannte „Thread Pool“ über den Threads effizient verwaltet und gestartet werden können [1].

Die Hardwareentwicklung der letzten Jahre in Richtung parallele Architekturen führte zu der Entwicklung neuer Programmierparadigmen, die ebenfalls Einzug in moderne Programmiersprachen, deren Compiler und Frameworks gehalten haben. So bieten C# und das .NET Framework seit Version 4.0 mit der Task Parallel Library (TPL) ein Sammelsurium an öffentlichen Typen, über die die Realisierung paralleler Algorithmen und deren Synchronisation weitgehend abstrahiert und somit problemnah formuliert werden können [2]. Zudem bietet Visual Studio seit Version 2010 zusätzliche Debugging-Werkzeuge für Algorithmen, die mit der TPL implementiert wurden. Hierdurch können die Entwicklung und die Fehleranalyse paralleler Algorithmen stark vereinfacht werden [3].

Die TPL unterstützt derzeit allerdings nur herkömmliche Multi-Core- und Multiprozessor-Systeme und keine Grafikprozessoren (GPU) oder gar andere „exotischere“ Beschleuniger, wie Digitale Signalprozessoren (DSP) oder Field Programmable Gate Arrays (FPGA). So ist der Prozessor moderner Grafikkarten heutzutage längst nicht mehr nur für „schöne“ Windows-Desktops und Spielegrafiken zuständig, sondern für allgemeine Berechnungen und numerische Operationen optimiert. Z...

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Parallele Programmierung mit OpenCL und .NET

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In den letzten Jahren ist ein konsequenter Trend in Richtung paralleler Datenverarbeitung festzustellen. Selbst kleinste mobile Endgeräte, wie zum Beispiel Smartphones und Tablets, verfügen heutzutage meist über mehrere effiziente Recheneinheiten, die eine asynchrone parallele Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen. Mit OpenCL wird ein API vorgestellt, mit dem sich Algorithmen auf parallelen Hardwarearchitekturen, wie zum Beispiel modernen Grafikkartenprozessoren, beschleunigen lassen.

Philipp Pätzold


Für wissenschaftliche Berechnungen, komplexe numerische Problemstellungen und im Bereich der Bildverarbeitung und der Computergrafik müssen große Datenmengen in möglichst kurzen Zeiträumen verarbeitet werden. Hierbei lassen sich viele Problemstellungen parallelisieren und können damit effizient auf aktuellen Hardwarearchitekturen, wie etwa Multi-Core-CPUs oder Grafikprozessoren, abgearbeitet werden. Die Thematik der Parallelisierung hat zunehmend Einfluss auf viele zukünftige Softwareprojekte und deren Umsetzung. Dem Softwareentwickler sollten daher neue Trends, Programmiertechniken und APIs aus diesem Bereich vertraut sein.

Parallele Programmierung unter .NET

Zunächst soll es eine kurze Übersicht über bestehende Möglichkeiten zur parallelen Programmierung mit dem .NET Framework geben.

Das .NET Framework bietet bereits einige Möglichkeiten zur Realisierung paralleler Algorithmen auf Multi-Core- und Multiprozessor-Systemen. So existieren bereits seit der ersten Frameworkversion die Klasse Thread sowie zahlreiche Klassen zur Thread-Synchronisation und deren Verwaltung. Eine weitere interessante Möglichkeit für paralleles Rechnen und asynchrone Verarbeitung bietet zudem der so genannte „Thread Pool“ über den Threads effizient verwaltet und gestartet werden können [1].

Die Hardwareentwicklung der letzten Jahre in Richtung parallele Architekturen führte zu der Entwicklung neuer Programmierparadigmen, die ebenfalls Einzug in moderne Programmiersprachen, deren Compiler und Frameworks gehalten haben. So bieten C# und das .NET Framework seit Version 4.0 mit der Task Parallel Library (TPL) ein Sammelsurium an öffentlichen Typen, über die die Realisierung paralleler Algorithmen und deren Synchronisation weitgehend abstrahiert und somit problemnah formuliert werden können [2]. Zudem bietet Visual Studio seit Version 2010 zusätzliche Debugging-Werkzeuge für Algorithmen, die mit der TPL implementiert wurden. Hierdurch können die Entwicklung und die Fehleranalyse paralleler Algorithmen stark vereinfacht werden [3].

Die TPL unterstützt derzeit allerdings nur herkömmliche Multi-Core- und Multiprozessor-Systeme und keine Grafikprozessoren (GPU) oder gar andere „exotischere“ Beschleuniger, wie Digitale Signalprozessoren (DSP) oder Field Programmable Gate Arrays (FPGA). So ist der Prozessor moderner Grafikkarten heutzutage längst nicht mehr nur für „schöne“ Windows-Desktops und Spielegrafiken zuständig, sondern für allgemeine Berechnungen und numerische Operationen optimiert. Z...

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