Nun ist es mit Clustern aber nicht so, dass man nur ein paar Rechner zusammenstecken muss und schon hat man einen Supercomputer. Es gibt da noch einige Probleme, wo sich durchaus ein "added value" ergibt und wo sich auch einiges an Wissen einbringen lässt. Beispiele davon sind Netzwerktechnik und Middleware. Beowulf-Cluster sind typischerweise nur mit Fast Ethernet vernetzt, wärend es für High Performance Computing doch ganz andere Netzwerktechnologien gibt (Myrinet, SCI, Gigabit Ethernet, ...).

Irrtum. Die SP ist bereits tot. Dafuer geht IBM wieder ihre alte Strategie - eine grosse Kiste, die soviel Dampf hat, dass man sie brauchen kann :-)

IBM hat gelernt, dass man mit einem Technologieaustausch innerhalb der Linien RS/6k, S/390 und AS/400 Computer bauen kann, die Performancemaessig alles in den Schatten stellen, andererseits sehr einfach zu programmieren sind. Wenn ich unseren Clusterexperten zuschaue, mit welchem Aufwand sie Mathematische und Physikalische Probleme verteilen muessen... Bis ein Programmierer Aufgaben wie ein Winword oder einen typischen Monatsabschluss einer Bank in einem Cluster verteilen kann, dauert's wohl noch ein bisschen.

I saw screens of green, red messages too, then came blue, shubidu
And i think to myself, what a wunderful world

Bis ein Programmierer Aufgaben wie ein Winword oder einen typischen Monatsabschluss einer Bank in einem Cluster verteilen kann, dauert's wohl noch ein bisschen.

Ich denke mal da gibt's eh nix zu verteilen. Gerade bei Klassischen Aufgaben, also z.B. dem von Dir genannten Monatsschluss, oder bei Banken, oder Gehaltssysteme, ist die Menge der Prozessoren eher nebensaechlich - genauso die Rechenleistung der CPU. Auch Grossunternehmen die zum Monatsende fuer 50.000 Leute den Gehaltszettel berechnen und ausdrucken wollen kaehmen theoretisch mit der Leistung eines 486ers aus. Was hier zaehlt ist ganz was anderes, naemlich reiner brutaler Datendurchsatz. Die staerke dieser Systeme liegt darin das alle teile so aufeinander abgestimmt sind das moeglichst wenig Reibungsverluste entstehen. Das Addieren der Positionen ist dann das kleinste.

Hier liegt auch das Hauptproblem warum Umstiege von reletiv kleinen Mainframesystemen immer wieder schief gehen. O.a. Aufgabe kann eine 10 MIPS /390 CPU in wenigen Stunden erledigen, und ein 10 mal 'schnellerer' Unixrechner streckt oft die Fluegel.

Das einzige was solche Aufgaben noch Beschleunigen koennte waehren Spezialrechner bei denen die Komponenten gemaess der Aufgabe als pipeline strukturiert werden ... Was aber im Verhaeltniss zum Aufwand warscheinlich total unrentabel ist.

Ich würde Gigabit-Ethernet nicht unbedingt zu den clustertauglichen Netzwerkarten zählen (wenn man auf schnelles Netzwerk angewiesen ist). Beim parallelen Rechnen kommt es vor allem sehr stark darauf an, dass die Latenz-Zeit des Netzwerks klein ist (dh. die Zeit vom Befehl, eine Nachricht an einen anderen Knoten zu schicken, bis zur Zeit, da diese Nachricht wirklich verschickt wird). Und diese Latenz-Zeit ist halt bei Gigabit-Ethernet auch noch sehr gross -- vor allem im Vergleich mit Myrinet oder SCI.

Dass diese speziellen Netzwerke viel teurer sind und höheren Durchsatz bieten ist nur noch nebenher erwähnt (da kann eine Karte durchaus 10kCHF kosten).
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Kühe geben keine Milch, die Bauern nehmen sie ihnen weg!