並行処理（読み）ヘイコウショリ

基本概念と定義

• 並行処理とは、複数の処理を同時に実行する技術であり、システムの効率を向上させる。
• コンピュータのCPUが一度に複数のタスクを処理することを並行処理と呼ぶ。
• マルチスレッドを使用した並行処理は、プログラムのパフォーマンスを向上させる。
• タスクを同時に実行することで、応答時間を短縮するのが並行処理のメリットである。
• 並列処理とは異なり、並行処理は必ずしも同時に実行されるわけではない。

具体的な使用例

• Webサーバーは多数のクライアントリクエストを並行処理することで、高いスループットを達成している。
• ゲーム開発では、物理エンジンとAIを並行処理することで、リアルタイム性を確保している。
• データベースシステムでは、クエリを並行処理することで、検索速度が向上する。
• 画像処理ソフトウェアは、フィルタリングとエフェクトの適用を並行処理することで、処理時間を短縮している。
• オペレーティングシステムは、複数のアプリケーションを並行処理することで、ユーザーの操作性を向上させている。

技術的な実装方法

• スレッドを使った並行処理では、共有リソースへのアクセス管理が重要である。
• 非同期プログラミングは、イベント駆動型の並行処理を実現するための手法である。
• マルチプロセッシングを用いた並行処理は、プロセス間通信が課題となる。
• GPUを活用した並行処理は、計算量の多いタスクに対して有効である。
• Pythonのasyncioライブラリを使うと、簡単に並行処理を実装できる。

メリットとデメリット

• 並行処理により、システムの全体的なパフォーマンスが向上するが、デッドロックのリスクも増える。
• 効率的な並行処理は、リソースの利用率を最大化するが、実装が複雑になることが多い。
• プログラムの応答性が向上する一方で、並行処理にはデバッグが難しいというデメリットがある。
• プロセッサの性能を最大限に引き出せるが、並行処理によりプログラムの予測可能性が低下する。
• タスクの処理時間を短縮できるが、並行処理によるオーバーヘッドが発生する。