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-\subsection{Heterogene Architekturen}
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+% !TeX spellcheck = de_DE
+\subsection{Heterogene Architekturen}
+\begin{itemize}
+	\item Heterogenität in Hard- und Software nimmt zu (Energieverbrauch, Spezialhardware, Beschleunigerkarten, \textellipsis)
+	\item MPI + \begriff{OpenMP} für Ausnutzung von Multi-Core-Rechnern: \begin{itemize}
+		\item Compiler-Direktiven und Hilfsbibliothek erlauben Multi-Threading über Shared Memory
+		\item grundlegendes Modell: \begriff{fork/join-Parallelismus}
+		\item im Vergleich zu reinem MPI muss pro Knoten (nicht Ausführungsthread!) eine MPI-Instanz laufen
+	\end{itemize}
+	\item MPI + \begriff{CUDA} für Unterstützung von (nVidia-) Grafikkarten: \begin{itemize}
+		\item Grafikkarten können mittlerweile für allgemeine, massiv-parallele Berechnungen (\begriff{GPGPU}) verwendet werden
+		\item Ausführungsmodell Single-Instruction-Multiple-Thread (\begriff{SIMT}): \begin{itemize}
+			\item Gruppierung zu Multiprozessoren/Threads
+			\item Threads weiter in Blöcke, diese in Gitter gruppiert
+			\item gleiche Instruktion für alle Blöcke, Datenzugriff durch Thread-ID
+		\end{itemize}
+		\item nicht-einheitliche Sprünge problematisch und keine Branch-Prediction
+		\item im Vergleich zur CPU sehr viele Register und sehr schnell angebundener Grafikspeicher
+		\item Programmierung: \begin{itemize}
+			\item explizite Kennzeichnung des Codes für CPU bzw. GPU
+			\item spezieller Compiler notwendig
+			\item verschiedene Qualifier für Funktionen und Speicherbereiche
+			\item \begriff{CUDA-aware MPI} kann auch Speicher auf GPUs direkt verwenden
+			\item Optimierungen wie \begriff{GPU-Direct} können GPUs direkt ohne Host über das Netzwerk kommunizieren lassen bzw. RDMA vornehmen
+		\end{itemize}
+	\end{itemize}
+	\item Mircoservers mit ARM-Prozessoren und \begriff{FPGA}s
+	\item neuartige Architekturen (z.B. Parallela)
+\end{itemize}
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