並列処理（読み）ヘイレツショリ（その他表記）parallel processing

基本的な並列処理の概念

• コンピュータ科学における並列処理とは、複数の計算を同時に行う手法を指します。
• マルチコアプロセッサの登場により、並列処理の重要性がますます高まっています。
• ソフトウェアの最適化において、並列処理はパフォーマンス向上の鍵となります。
• 大規模データの解析には、並列処理を活用することで効率的に行えます。
• 現代のスーパーコンピュータは、ほとんどが並列処理技術を利用しています。

並列処理の実用例

• 画像処理ソフトウェアでは、エフェクトの適用に並列処理を利用することが一般的です。
• 科学計算では、複雑なシミュレーションを実行するために並列処理が欠かせません。
• 金融業界では、リスク分析において並列処理を活用して高速に計算を行います。
• ゲーム開発では、リアルタイムで複数のキャラクターが動く際に並列処理が使われます。
• 機械学習アルゴリズムのトレーニングには、大量のデータを効率的に処理するために並列処理が重要です。

並列処理の実装方法

• OpenMPは、CやC++で並列処理を簡単に実装できるライブラリです。
• GPUを使用することで、CUDAを利用して高速な並列処理を実現できます。
• マルチスレッドプログラミングにより、複数のタスクを同時に実行する並列処理が可能です。
• MPIは、分散コンピューティング環境で並列処理を行うための標準規格です。
• Pythonのmultiprocessingモジュールを使えば、簡単に並列処理を実現できます。

並列処理の課題

• デッドロックは並列処理における共通の問題で、適切な同期が必要です。
• ロードバランスの不均衡は、並列処理の効率を低下させる原因となります。
• メモリの競合は、並列処理のパフォーマンスを著しく低下させることがあります。
• スレッドのオーバーヘッドにより、並列処理の効果が限定されることがあります。
• スケーラビリティの限界は、並列処理の性能向上を阻む要因となります。