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gridMathematica

Mathematica ist ein Softwaresystem für komplexe Berechnungen und Simulationen. Es bietet den Wissenschaftlern und Studenten mathematische Funktionen zur Lösung von Aufgaben u.a. aus dem Ingenieurwesen, der Finanz- und Versicherungsmathematik, der Logistik, der Statistik, der Physik oder dem Chemical Computing.

Das Softwarepaket "Mathematica" besteht aus

einer Programmiersprache, zur prozeduralen, objektorientierten, funktionalen und regelbasierten Programmierung des Systems
einer Computer-Algebra-System Numerik-Software zum Lösen oder Auswerten von Gleichungen
einem Computer-Algebra-System zur Bearbeitung von Gleichungen
einem Visualisierungs-Tool zur Darstellung von Graphen und Gleichungen

Während Mathematica die komplexen Berechnungen nur auf Single-Prozessorsystemen ausführt, können Berechnungen mit Hilfe von gridMathematica durch die Nutzung von Multi-Prozessormaschinen und Rechencluster-Systemen Rechenprozesse wesentlich beschleunigt werden.

gridMathematica verteilt Rechenaufgaben auf viele Knoten und kann, z. B. bei der Analyse und Auswertung großer Datensätze, sowie bei der umfangreicheren Simulationen aus Bio-Informatik und Physik, die Effizienz des Gesamtsystems erhöhen.

Architektur des Gesamtsystems:

Vorerst wurde eine minimale Installation von gridMathematica gewählt, sie besteht aus einem gridMathematica Lizenzmanager, und einem gridMathematica Inkrement (8x Rechen-Kernels, 1x Frontend Prozess, 1x Controlling Prozess, 1x Parallel Computing Toolkit). Mit dem Cluster Integration Package V.1.3 wurde der Rechencluster des Instituts für Wirtschaftsinformatik der Universität Leipzig für hochleistungsfähige Berechnungen integriert. Mit dem Parallel Computing Toolkit nutzt gridMathematica vorhandene Multicores und Mulitprozessoren zur Leistungssteigerung. Des Weiteren lassen sich mit gridMathematica Anwendungen parallel für Rechenknoten programmieren. Neben der normalen Mathematica-Funktion Map gibt es dann beispielsweise auch ParallelMap.

Anwendungsbeispiele:

Im Folgenden werden Anwendungen dargestellt, deren Quellcode für verteilte und parallelisierte Verarbeitung optimiert wurden sind.