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// Parallelität durch Tasks: Effiziente Suche in großen Zustandsräumen

Eine Vielzahl von hartnäckigen Problemen der Informatik lassen sich nur dadurch bearbeiten, dass eine sehr große Anzahl von Zuständen auf eine mögliche Lösung hin untersucht wird. Der Zustandsraum kann als Graph interpretiert werden, der mit einer sequenziellen Tiefensuche durchlaufen wird. Parallele Rechnerarchitekturen bieten die Möglichkeit, diese Algorithmen zu beschleunigen, wenn es gelingt, das Suchverfahren auf die vorhandenen Rechenkerne abzubilden.

Der Vortrag stellt das Task-Konzept von Intels Bibliothek Threading Building Blocks (TBB) an einem Beispiel zur Tiefensuche vor. Die Fallstricke einer effizienten Parallelisierung werden aufgezeigt. Die Eigenschaften der Programmierung von TBB-Tasks und Unterschiede zu OpenMP werden diskutiert. Als Beispiel wird ein sequenzieller Algorithmus von Donald E. Knuth zur Lösung des sogenannten Mengenüberdeckungsproblems (beispielsweise Sudoku, N-Damenproblem ...) parallelisiert. Die vorgestellte Parallelisierung zeigt einen nahezu linearen, d.h. optimalen, Parallelitätsgewinn (Speed-up) und eine entsprechend hohe Effizienz auf. Das Verfahren lässt sich auf ähnliche Problemstellungen übertragen.

// Referent

// Michael Uelschen

ist Professor an der Hochschule Osnabrück und befasst sich in Forschung und Lehre u.a. mit parallelen Algorithmen und der Programmierung von Multi- und Manycore-Systemen. Zuvor war er 10 Jahre bei Bosch tätig und hat dort die Entwicklung eines eingebetteten Multicore-Systems begleitet.