Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Fachhochschule St. Pölten, 43 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Seit jeher ist die Wissenschaft bemüht, komplexe, oft mathematische Probleme, denen Hypothesen und theoretische Beweise zu Grunde liegen, rechnerisch zu überprüfen, oder aus vorhandenen Datenbeständen neue Erkenntnisse abzuleiten. Die Erfindung von Computern brachte einen gewaltigen Sprung in der Entwicklung, derartige Berechnungen, die zuvor manuell ausgeführt wurden, durchführen zu können. Damit stieg allerdings auch die Kreativität und die Neugier in der Erforschung noch schwierigerer, aufwändigerer Probleme mit erhöhten Datenmengen und dahinter stehenden, komplexeren Algorithmen, die damit rasch an die Grenzen klassischer Computer mit sequentiellem Ausführungsverhalten stießen.Es wurden verschiedene Konzepte zur parallelen Bearbeitung entwickelt, die auch schnell ihre Anwendung fanden, und es enstand der Überbegriff Parallel Computing für die gleichzeitige Bearbeitung von Daten und/oder Aufgaben. Die Parallelität wird sowohl im Bereich der Hardware als auch der Software gleichermaßen verwirklicht, wobei es hierfür jeweils unterschiedliche Ansätze und Kombinationsmöglichkeiten gibt, worüber der Lesereinen gesamtheitlichen Überblick erhält.Die häufigsten Begriffe in diesem Zusammenhang sind Cluster und Supercomputer, aber auch Grids, ein Verbund heterogener, vernetzter Systeme, denen die Wissenschaft seit einigen Jahren erhöhte Aufmerksamkeit schenkt. Es wird ein Überblick über diese Architekturen vor einem theoretischen Hintergrund gegeben.Aus dem Bereich der Software werden Methoden zur parallelen Programmierung in Form einiger weit verbreiteter Modelle, wie MPI und Pthreads dargestellt sowie verschiedene einfache Anwendungsbeispiele gebracht.
