Inhalt
1 Grundlagen des Datenflußprinzips.- 1.1 Kontrollfluß-, Reduktions- und Datenflußprinzip.- 1.2 Datenflußsprachen.- 1.3 Datenflußgraphen und Berechnungsschemata.- 1.4 Grundstrukturen der Datenflußrechner.- 1.5 Klassifikation der Datenflußrechner.- 1.6 Erweiterungen feinkörniger Datenflußrechner.- 1.7 Anwendungen der Datenflußrechner.- 2 Parallelitätsebenen und Parallelarbeitstechniken.- 2.1 Ebenen der Parallelität.- 2.2 Techniken der Parallelarbeit.- 2.3 Techniken der Parallelarbeit durch Prozessorkopplung.- 2.4 Techniken der Parallelarbeit in der Prozessorarchitektur.- 2.5 SIMD-Techniken.- 2.6 Mehr-Ebenen-parallele Rechner.- 3 Statische Datenflußrechner.- 3.1 Einführung und Überblick.- 3.2 Statische Datenflußrechner am MIT.- 3.3 DDM1.- 3.4 LAU-System.- 3.5 Distributed Data Processor DDP.- 3.6 Hughes Data Flow Multiprocessor.- 3.7 Dataflow Multiprocessor von Rumbaugh.- 4 Dynamische Datenflußrechner.- 4.1 Einführung und Überblick.- 4.2 Manchester Dataflow Computer.- 4.3 Dynamische Datenflußrechner am MIT.- 4.4 Japanische Datenflußrechner.- 4.5 Datenflußrechner der Sandia National Laboratories.- 5 Datenfluß-/von-Neumann-Hybridarchitekturen.- 5.1 Einführung und Überblick.- 5.2 Hybridarchitekturen am MIT.- 5.3 Large-Grain-Datenfußarchitekturen.- 5.4 Large-Grain-Datenflußarchitekturen mit komplexen Maschinenbefehlen.- 5.5 Leistungsvergleich der Datenfluß-/von-Neumann-Hybridtechniken.- 6 Multithreaded-von-Neumann-Architekturen.- 6.1 Überblick.- 6.2 HEP.- 6.3 Horizon.- 6.4 Tern.- 6.5 MASA.- 6.6 APRIL-Prozessor im ALEWIFE-System.- 7 Zusammenfassung und Ausblick.- 8 Literaturverzeichnis.- 9 Sachwortregister.