Grid-Computing

Clusterrechner und Grid-Computing bieten eine Basistechnologie für Computational Science. Mit starker Betonung der Anwenderseite haben die Autoren das Buch in drei Teile gegliedert: Grundlagen, Middleware, Simulationsexperimente. Im ersten Abschnitt werden relevante Grundlagen in den Disziplinen Mathematik / Informatik / Naturwissenschaften vermittelt.
Der Zusammenhang Paralleles Rechnen, Middleware und Grid-Rechnerstrukturen wird detailliert dargestellt. Es folgt die Verbindung der Blöcke Grundlagen und Middleware durch Aufzeigen von in Grids und Clustern durchgeführten Simulationsexperimenten.
Der besondere Nutzen des Buches liegt in der Darstellung interdisziplinärer Zusammenhänge im Bereich des Computational Science. Ein Ingenieur oder Naturwissenschaftler erfährt von Möglichkeiten der Cluster- und Grid-Rechentechnologie. Umgekehrt lernt ein Informatiker von den Bedürfnissen und Anforderungen der Ingenieur- und Naturwissenschaftler. Beide Seiten können somit ihre eigene Arbeitsweise besser planen.

Grid Computing und Computational Science.- Grid Computing für Computational Science.- Grundlagen der Informatik f -ur Computational Science.- Parallele Rechnerarchitekturen.- Leistungsmaße für das parallele Rechnen.- Parallelisierungstechniken.- Eine kurze Einführung in MPI.- Open MPI.- Eine kurze Einführung in OpenMP.- Grundlagen der Mathematik und Physik f -ur Computational Science.- Numerische Verfahren für gewöhnliche Differentialgleichungen.- Finite-Differenzen-Methoden.- Physikalische Modelle zur Lichtausbreitung.- Grid Computung Infrastrukturen.- Softwaresysteme für den Betrieb von Grids.- Sicherheit im Grid.- Globus-Webservices.- Condor.- Computational Science Anwendungen in Multi-Clustern und Grids.- Computational Statistical Physics - Stochastische Simulation von Diffusionsprozessen.- Die Boltzmann-Gleichung: Grundgleichung der Kinetik.- Computational Photonics - Grid Computing in der Nanooptik.- Computational Photonics - Das Design von organischen Leuchtdioden.- Einführung in die computergestützte Quantenchemie.- Parallele single-file-Diffusion mit Zellulären Automaten.- Performance-Untersuchungen im Multi-Cluster-Grid.- Verteilte VHDL-Simulationen - Beispiel einer High-Throughput-Anwendung im Grid.- Geometrische Zerlegung.- Parallelisierung von Simulationen für magnetische Systeme mittels MPI.- Parallelrechnereinsatz für das Demonstrationsbeispiel Gammastrahlungstransport im homogenen schlanken Stab.