並列処理

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複数プロセスで処理速度向上

計算機で多くの仕事を速くこなすための方法の一つに、複数の作業を同時に進めるやり方があります。これを複数処理と呼びます。一つの大きな仕事を細かく分けて、それぞれを別々の作業として同時に進めることで、全体の作業時間を縮めることができます。 従来の一つの作業だけを順番に行うやり方では、一つの作業が終わってから次の作業が始まるため、たくさんの時間のかかる作業がある場合、順番待ちが発生し、全体の作業効率が落ちてしまいます。複数処理では、複数の作業が同時に進むため、この順番待ちの時間を大幅に減らし、作業効率を上げることができます。 例えば、動画の変換や大量の情報分析など、時間のかかる作業で大きな効果を発揮します。動画を変換する場合、複数の場面を同時に処理することで、全体の変換時間を短縮できます。また、大量の情報を分析する場合、複数のデータを同時に分析することで、分析時間を短縮できます。 複数の計算処理を行う部分を持つ計算機であれば、それぞれの作業を別々の計算処理を行う部分に割り当てて並行して処理することで、さらに効率的に作業を進めることが可能です。これは、複数の担当者に仕事を割り振って、同時に作業を進めてもらうようなイメージです。それぞれの担当者が別々の作業を担当することで、全体の作業時間を短縮できます。 このように、複数処理は計算機の作業能力を高めるための重要な技術であり、様々な場面で活用されています。今後、計算機の性能が向上していくにつれて、複数処理の重要性はさらに高まっていくでしょう。
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複数処理装置の仕組みと利点

複数処理装置とは、一台の計算機に複数の処理装置を組み込んだ構造のことを指します。処理装置とは、計算機で最も重要な部品であり、計算や命令の実行など、計算機全体の動きを制御する役割を担っています。従来の計算機は、一台に一つの処理装置という構造でしたが、複数処理装置では複数の処理装置が互いに協力して動作することで、計算機の性能を高めることを目指しています。 複数の処理装置が搭載されているため、それぞれの処理装置に仕事を割り振ることが可能になります。これにより、全体の処理速度が向上します。また、一つの処理装置に問題が発生した場合でも、他の処理装置が代わりに動作を続けることができるため、信頼性も高まります。さらに、処理装置の数を増やすことで処理能力を拡張できるため、将来的な処理量の増加にも柔軟に対応できます。例えば、処理能力が不足してきた場合、処理装置を追加することで、計算機の能力を容易に向上させることができます。これは、処理装置を交換するよりも手軽で費用対効果も高い方法です。 複数処理装置は、大規模な計算や複雑な処理が必要な場面で特に効果を発揮します。例えば、科学技術計算、金融取引、大規模データの解析など、様々な分野で活用されています。天気予報の計算のように、膨大な量のデータを処理する必要がある場合や、銀行のオンラインシステムのように、多数の取引を同時に行う必要がある場合など、高い処理能力が求められる場面で、複数処理装置は不可欠な技術となっています。近年では、人工知能の学習や、仮想現実の構築など、新しい分野での活用も広がっており、今後ますます重要な技術となるでしょう。
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複数処理と複数作業の違い

複数の処理、つまり同時にいくつもの作業を進める仕組みのことを、専門用語で複数処理と言います。私たちの身近にある計算機は、一見すると同時にいくつもの仕事をこなしているように見えます。例えば、音楽を流しながら文章を書いたり、画面を見ながら電子郵便を送ったりすることができます。しかし実際には、計算機の頭脳にあたる中央処理装置は、非常に短い時間で作業を切り替えながら、それぞれの処理を少しずつ進めているのです。 この切り替えの速さが驚くほど速いため、私たちには複数の作業が同時に進んでいるように感じられます。料理に例えると、一つのコンロで複数の料理を作る際に、少し火を通した肉を一旦置いて野菜を炒め、また肉に戻って焼き加減を確認するといった具合です。それぞれの料理に少しずつ火を通していくことで、最終的には全ての料理を完成させることができます。計算機も同様に、ごく短い時間で次々と作業を切り替えることで、複数の仕事を同時に行っているように見せているのです。 この仕組みは、計算機の性能を最大限に引き出す上で非常に重要です。もし一度に一つの作業しかできなかったとしたら、音楽を聴く間は文章を書くことができず、電子郵便を送る間は画面を見ることもできません。複数処理のおかげで、私たちは待ち時間を大幅に減らし、複数の作業を効率的に進めることができるのです。この技術は、現代の計算機には欠かせないものとなっており、私たちの生活をより便利で快適なものにしています。複数処理は、まるで複数の頭脳を持っているかのような錯覚を作り出し、私たちの生活を支える縁の下の力持ちと言えるでしょう。
開発

マルチプログラミング:並行処理の基礎

一つの計算機で複数の仕事を同時に行うように見せる技を、複数プログラム並行処理と言います。一つの処理装置を使って、複数のプログラムを少しずつ、順番に実行していくことで実現します。全体として見ると、複数のプログラムが同時に動いているように見えるわけです。 この技は、計算機の資源を無駄なく使うためにとても大切で、今の計算機には欠かせないものとなっています。一つのプログラムが、例えば情報のやり取りなどで処理装置を使わないで待っている間、他のプログラムを実行することで、処理装置の待ち時間を減らすことができます。これにより、計算機全体の働きを良くし、多くの仕事をこなせるようにしています。 例として、あるプログラムが情報を外部機器から受け取っている間、処理装置は何もしていません。複数プログラム並行処理では、この待ち時間を利用して、別のプログラムを実行します。情報の受け取りが終われば、元のプログラムに戻って続きの処理を行います。このように、複数のプログラムを短い時間で切り替えながら実行することで、処理装置の無駄な時間をなくし、全体として多くのプログラムを短い時間で終わらせることができます。 この技は、計算機の性能を大きく向上させるだけでなく、利用者にとっても複数の仕事を同時に行えるように感じるため、とても使いやすくなります。例えば、文章を書きながら、同時に音楽を聴き、さらにインターネットで情報を調べるといったことも、この技のおかげで可能になっています。まるで複数の処理装置があるように感じますが、実際には一つの処理装置を上手に使い回しているのです。
開発

マルチタスクで仕事の効率アップ

マルチタスクとは、計算機が複数の仕事を同時に行っているように見える仕組みのことを指します。実際には、計算機は非常に短い時間で仕事を切り替えながら、それぞれの処理を進めています。この切り替えの速さが、まるで複数の仕事を同時に行っているかのような印象を与えます。 たとえば、音楽を聴きながら文章を作成したり、網の情報を調べながら電子郵便を書いたりすることができるのは、このマルチタスクのおかげです。私たちが普段使っている携帯電話や卓上計算機でも、この機能は活用されています。携帯電話で様々な応用番組を切り替えながら使ったり、卓上計算機で複数の窓を開いて作業したりするのも、マルチタスクの機能によるものです。 もしマルチタスクの機能がなければ、ある仕事を終えるまで次の仕事に取り組むことができません。料理に例えると、一つの料理を作り終えてから次の料理に取り掛かるようなものです。もし、同時に複数の料理を準備できれば、全体でかかる時間をずっと短縮できます。それと同様に、計算機の世界でも、マルチタスクによって作業効率を大幅に向上させることができます。 マルチタスクは、限られた時間を有効に使う上で非常に重要な役割を果たしています。もしこの機能がなければ、私たちは一つの作業が終わるまで他の作業に進むことができず、多くの時間を無駄にしてしまうでしょう。マルチタスクのおかげで、私たちは複数の仕事を同時進行させることができ、時間を節約し、より多くのことを達成できるのです。まさに、現代社会の速い流れの中で欠かせない機能と言えるでしょう。
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並行処理の落とし穴と真価

私たちの日常生活では、複数のことを同時にこなすことが当たり前になっています。例えば、書類を作りながら音楽を聴き、さらに合間に連絡の確認をするといった具合です。コンピュータの世界でも、複数の処理を同時に行う技術は広く使われており、「マルチタスキング」と呼ばれています。マルチタスキングは、一見すると作業の効率を飛躍的に高める魔法のように思えますが、実はいくつかの注意点があります。 マルチタスキングの仕組みは、短時間で処理を切り替えることにあります。コンピュータは非常に高速で処理を行うため、私たちには複数の処理が同時に行われているように感じられます。しかし実際には、一つ一つの処理を細かく分割し、高速で切り替えながら進めているのです。この仕組みのおかげで、私たちはメールを書きながら、別の資料をダウンロードし、さらに音楽を再生するといった複数の作業を同時に行うことができるのです。 マルチタスキングには多くの利点があります。複数の作業を同時に行うことで、全体の処理時間を短縮できるだけでなく、待ち時間を有効活用できます。例えば、大きなファイルを転送している間に、他の作業を進めることができるため、時間の節約になります。 しかし、マルチタスキングには欠点も存在します。人間の集中力は限られているため、複数の作業を同時に行うと、それぞれの作業の質が低下する可能性があります。また、処理の切り替えには少なからず時間がかかるため、あまりに多くの処理を同時に行うと、かえって全体の処理速度が遅くなってしまうこともあります。 マルチタスキングを効果的に活用するためには、作業の性質と量を適切に見極めることが重要です。単純な作業や、待ち時間が発生する作業はマルチタスキングに適していますが、高度な集中力が必要な作業は、一つずつ丁寧に行う方が効率的です。マルチタスキングは便利な技術ですが、使い方を誤ると逆効果になる可能性があることを理解し、状況に応じて適切に使い分けることが大切です。
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ASMP:役割分担で処理を効率化

役割分担型の処理方式は、複数の演算処理装置を持つ計算機で、それぞれの演算処理装置に特定の役割を割り当て、処理を分担させる方法です。この方式は、各演算処理装置が異なる仕事に特化することで、計算機全体の効率を高めることを目指しています。 例えば、ある演算処理装置は利用者とのやり取りの処理に集中し、別の演算処理装置は裏側で計算処理を行うといった具合です。このように役割を明確に分けることで、各演算処理装置が得意とする処理に専念でき、全体的な処理能力の向上に繋がります。すべての演算処理装置がすべての仕事を処理できる従来の方式とは異なり、役割分担型の処理方式は各演算処理装置の役割が固定されているため、効率的な処理が期待できます。また、それぞれの演算処理装置に必要な性能も明確になるため、計算機の設計の自由度も向上します。 役割分担型の処理方式は、処理能力の向上だけでなく、計算機の安定性向上にも貢献します。特定の仕事に特化した演算処理装置に不具合が生じても、他の演算処理装置の動作に影響を与えにくいため、計算機全体の停止を防ぐことができます。ある演算処理装置に障害が発生しても、他の演算処理装置が引き続き動作することで、計算機全体が停止する事態を回避できます。これは、計算機の安定稼働に大きく貢献します。 さらに、特定の仕事に最適化された演算処理装置を使うことで、電力消費の削減にも繋がることが期待されます。必要な処理能力に見合った演算処理装置を使うことで、無駄な電力消費を抑えることができます。このように、役割分担型の処理方式は処理能力、安定性、省電力化など、多くの利点を持つ処理方式と言えるでしょう。
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処理を高速化する並列処理とは?

コンピューターの処理能力は、日々進化を遂げています。その進歩を支える技術の一つに、「並列処理」があります。従来のコンピューターでは、処理装置は一つの命令を一度に一つずつ処理していました。これは、例えるなら、一人の職人が一つの製品を最初から最後まで一人で作り上げるようなものです。どんなに熟練した職人でも、一人で多くの製品を作るには時間がかかってしまいます。 一方、並列処理では、複数の処理装置が同時に異なる命令を処理します。これは、複数の職人が分担して一つの製品を作り上げるようなものです。それぞれが自分の担当部分を同時に進めることで、製品全体の完成までの時間を大幅に短縮できます。 並列処理は、画像処理や動画編集、科学技術計算など、膨大なデータの処理を必要とする分野において特に威力を発揮します。これらの分野では、処理時間が短縮されることで、より高画質、高精度の結果をより早く得ることが可能になります。 並列処理技術の進化は、コンピューターの処理能力を飛躍的に向上させ、私たちの生活をより便利で豊かなものにしています。
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プロセス間通信:並行処理を支える技術

- プロセス間通信とは コンピュータ上で、私達が普段使うソフトウェアやアプリケーションは、実は「プロセス」と呼ばれる単位で動作しています。プロセスとは、簡単に言うと、実行中のプログラムのことです。それぞれのプロセスは、他のプロセスから隔離された自分専用のメモリ空間を持っています。これは、あるプロセスが誤動作を起こした場合でも、他のプロセスやシステム全体に影響が及ぶのを防ぐためです。 しかし、プロセスが完全に独立してしまうと、異なるプログラム同士で情報を共有したり、連携して動作することができません。例えば、Webブラウザで表示している画像データを、画像編集ソフトで加工したい場合などには、それぞれのプロセス間でデータのやり取りが必要になります。 そこで登場するのが「プロセス間通信(IPC)」です。 IPCとは、複数のプロセス間でデータのやり取りを行うための仕組みです。 IPCを利用することで、異なるプロセス間でも安全かつ効率的に情報を共有し、連携して動作させることができます。 IPCには、パイプや共有メモリ、メッセージキューなど、様々な種類があります。それぞれの方法には、処理速度やデータ量、実装の複雑さなど、異なる特徴があります。そのため、開発するシステムの要件に合わせて、最適なIPCを選択することが重要になります。
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パソコンの性能を左右する「デュアルプロセッシング」とは?

- デュアルプロセッシングとは コンピューターの処理能力を向上させる技術の一つに、デュアルプロセッシングがあります。これは、2つの処理装置(プロセッサー)を搭載することで、複数の処理を同時に実行できるようにする技術です。 従来のコンピューターでは、処理装置が1つしか搭載されておらず、複数の処理を順次行っていました。そのため、処理が集中すると、コンピューターの動作が遅くなったり、処理待ちが発生したりすることがありました。 デュアルプロセッシングでは、2つの処理装置が搭載されているため、複数の処理を同時に実行することができます。たとえば、一方の処理装置で文書作成を行いながら、もう一方の処理装置でインターネットを閲覧するといったことが可能になります。 これにより、コンピューターの処理能力が向上し、高速化や効率化を実現することができます。 デュアルプロセッシングは、動画編集やゲームなど、負荷の高い処理を行う場合に特に有効です。また、複数のアプリケーションを同時に起動して作業する場合にも、快適な操作環境を実現することができます。
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デュアルプロセッサでパソコンの性能アップ

- デュアルプロセッサとはコンピューターの性能を大きく左右する要素の一つに、マイクロプロセッサの存在があります。マイクロプロセッサは、人間で例えるならば脳に相当する重要な部品であり、計算やデータ処理など、コンピューターのあらゆる動作を司っています。このマイクロプロセッサを、一台のコンピューターに二つ搭載している状態を、デュアルプロセッサと呼びます。従来のコンピューターは、マイクロプロセッサを一つだけ搭載するのが一般的でした。しかし、処理性能の向上や複雑化する作業への対応といった時代の流れに伴い、より高度な処理能力が求められるようになりました。そこで登場したのが、デュアルプロセッサという考え方です。二つのマイクロプロセッサは、それぞれが独立して異なる処理を受け持つことも、あるいは一つの処理を分担して同時に行うことも可能です。この柔軟性によって、従来の一つのマイクロプロセッサだけでは処理しきれなかった複雑な計算や膨大なデータ処理も、効率的にこなし、処理時間の短縮を実現できるようになりました。デュアルプロセッサは、画像処理や動画編集、科学技術計算など、高い処理能力が求められる場面で特に威力を発揮します。これらの作業は、従来のコンピューターでは処理に時間がかかっていましたが、デュアルプロセッサの登場によって、よりスムーズかつ快適な作業環境を実現できるようになりました。
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分散コンピューティング:パワーを結集する

- 分散コンピューティングとは 分散コンピューティングとは、複数のコンピュータをネットワークでつなぎ、あたかも一つの大きなコンピュータシステムのように連携させて処理を行う技術です。 一台のコンピュータでは処理しきれないような複雑な計算や膨大なデータ処理も、複数のコンピュータで役割を分担することで効率的に行うことができます。 これは、大人数で協力して大きなパズルを解く様子に似ています。一人で解くには時間がかかってしまうパズルも、複数人で得意な部分を分担すれば、より速く、より正確に完成させることができます。 分散コンピューティングも同様に、それぞれのコンピュータが得意な処理を担当することで、全体として処理能力を向上させ、複雑な問題にも効率的に対応できるようになります。
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SMP:複数CPUの処理能力を最大限に引き出す技術

- SMPの概要SMPとは、複数のマイクロプロセッサーを搭載したコンピューターにおいて、全てのマイクロプロセッサーが対等に動作し、処理能力を共有する方式です。 それぞれのマイクロプロセッサーは、オペレーティングシステムから見ると単一の資源として認識されます。そのため、特定のマイクロプロセッサーに処理が偏ることなく、負荷に応じて動的に処理を割り当てることができます。 例えば、4つのマイクロプロセッサーを搭載したコンピューターがあるとします。このコンピューターに10個の処理を依頼した場合、SMPでは、それぞれのマイクロプロセッサーに処理が均等に割り当てられます。もしも、処理の途中で1つのマイクロプロセッサーに負荷が集中した場合、他のマイクロプロセッサーがその負荷を肩代わりすることで、処理の遅延を防ぎます。 このように、SMPは、複数の処理を同時に行う並列処理に適しており、高い処理能力と効率性を発揮します。そのため、科学技術計算やデータベース処理など、大量のデータを扱うシステムで利用されています。 一方で、SMPは、マイクロプロセッサー間のデータのやり取りが増加するため、そのオーバーヘッドが処理速度の低下につながる可能性もあります。
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擬似マルチタスク: 並行処理の落とし穴?

- マルチタスクとはコンピュータの世界では、複数の作業を同時並行に進めることをマルチタスクと呼びます。私たちの目の前では、音楽を聴きながら、文章を作成し、同時にインターネットで情報を検索するなど、複数のプログラムが同時に動いているように見えます。しかし実際には、コンピュータの頭脳であるCPUは、非常に短い時間で処理対象を切り替えながら、それぞれのプログラムを実行しています。CPUは、プログラム1の処理を少し行い、次にプログラム2の処理を少し行い、さらにプログラム3の処理を少し行う、といったように、高速で切り替えながら作業を進めています。この切り替えは人間の目では追いつかないほどの速さで行われるため、私たちには複数のプログラムが同時に動作しているように見えるのです。このように、マルチタスクは、CPUの高速な処理能力によって実現されています。これにより、私たちはコンピュータをより効率的に活用し、複数の作業を同時進行することで、時間を有効に使うことができるのです。
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現代社会の要!マルチタスクを実現する「多重プログラミング」

- 「多重プログラミング」とは?皆さんは、パソコンで動画を見ながらメールを書いたり、音楽を聴きながら資料を作ったりする、なんてことを日常的に行っているのではないでしょうか? 実は、このような複数の作業を同時に行えるのは、コンピュータの中に「多重プログラミング」という仕組みが備わっているおかげなのです。「多重プログラミング」とは、一つのコンピュータに複数のプログラムを同時に実行させる技術のことです。料理上手なシェフが複数の料理を同時進行で作るように、コンピュータは限られた資源を効率的に使い分けることで、いくつもの仕事を並行して処理しています。では、コンピュータはどのようにして複数のプログラムを同時に動かしているのでしょうか? 実は、コンピュータは非常に短い時間間隔で、それぞれのプログラムに処理を切り替えながら実行しているのです。 例えば、動画の再生処理を行った後、一瞬のうちにメールソフトの処理に切り替える、といった具合です。この切り替えは非常に高速で行われるため、私たち人間には複数のプログラムが同時に動いているように感じられます。このように、「多重プログラミング」によって、コンピュータは限られた資源を有効活用し、私たちの様々な要求に同時に応えることができるようになっています。これが、現代社会においてコンピュータが欠かせない存在となっている理由の一つと言えるでしょう。
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複数CPUで処理を高速化!対称型マルチプロセッシングとは

- 対称型マルチプロセッシングの概要対称型マルチプロセッシング(SMP)は、複数の処理装置(CPU)を一つのコンピュータシステム内で連携させて動作させることで、処理能力を大幅に向上させる技術です。従来の単一CPUシステムでは、一つの処理が終わるまで次の処理に取り掛かれませんでしたが、SMPでは複数のCPUがそれぞれ独立して処理を実行できるため、複数の作業を同時並行処理できます。例えば、動画編集ソフトで動画にエフェクトをかけながら、別のウィンドウでメールソフトを起動してメールを作成するといった作業を、複数のCPUがそれぞれの処理を受け持つことでスムーズに実行できます。SMPは、現代のコンピュータシステムにおいて欠かせない技術となっており、パーソナルコンピュータからスーパーコンピュータまで、幅広い分野で採用されています。処理速度が求められるような、複雑な計算処理や大量のデータ処理が必要な場面において、SMPは特に大きな効果を発揮します。SMPは、複数のCPUがメモリや周辺機器などの資源を共有しながら動作します。それぞれのCPUは対等な立場で動作するため、「対称型」とよばれています。この対称的な構造により、特定のCPUに負荷が集中することなく、効率的に処理を分散できます。SMPは、現代社会において、快適なコンピュータ操作を実現する上で重要な役割を担っていると言えるでしょう。
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複数CPUによる高速化:対称型マルチプロセッサー

- 対称型マルチプロセッサーとは 対称型マルチプロセッサー(SMP)とは、複数のCPU(中央処理装置)を搭載し、それらのCPUが全て対等な関係で動作するコンピューターシステムの構成のことです。従来のシングルプロセッサーシステムでは、CPUが一つしか搭載されていないため、処理能力に限界がありました。 SMPでは、複数のCPUが一つのメモリ空間を共有し、それぞれのCPUが個別にタスクを実行したり、複数のCPUで協力して一つのタスクを処理したりすることが可能です。このように、複数の処理を同時に行うことで、システム全体の処理能力を大幅に向上させることができます。 SMPは、CPU間のデータのやり取りが高速であるため、特に複数の処理を同時に行う必要があるサーバーやワークステーションなどの用途に適しています。例えば、データベースの処理や科学技術計算、画像処理など、負荷の高い処理を行う場合に、SMPは高い性能を発揮します。 SMPは、現代のコンピューターシステムにおいて広く採用されている技術であり、パソコンからスーパーコンピューターまで、様々なシステムで利用されています。
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非対称型マルチプロセッシング:並列処理の進化

- 非対称型マルチプロセッシングとは複数の処理装置を搭載した計算機システムでは、それぞれの処理装置がどのように連携して動作するかがシステム全体の性能を左右します。従来広く用いられてきた対称型マルチプロセッシング(SMP)では、全ての処理装置が対等な関係にあり、どの処理装置も任意の処理を実行できました。これは柔軟性という点で優れていましたが、処理内容によっては非効率が生じる場合もありました。そこで登場したのが、非対称型マルチプロセッシング(ASMP)です。ASMPでは、処理装置に役割分担を設け、それぞれが特定の種類の処理に特化して動作します。例えば、ある処理装置は計算処理に特化し、別の処理装置はデータ入出力処理に特化するといった具合です。このような役割分担によって、システム全体の効率化や特定処理の性能向上が見込めます。計算処理に適した処理装置で集中的に計算処理を行うことで、処理時間の短縮が期待できますし、データ入出力処理に適した処理装置にその役割を専任させることで、処理の渋滞を防ぎ、円滑なデータ処理が可能になります。ASMPは、処理内容が事前に明確になっているシステムや、特定の処理に高い性能が求められるシステムにおいて特に有効です。近年では、携帯端末や組み込みシステムなど、限られた資源の中で効率的な処理が求められる分野においても、ASMPの採用が進んでいます。
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非対称型マルチプロセッサー:進化する計算のあり方

現代社会において、コンピューターの処理能力の向上は必要不可欠なものとなっています。コンピューターの処理能力を高める技術の一つに、「複数の処理装置」を搭載し、複数の処理を同時に行うことで効率的な処理を目指す「マルチプロセッサー」という技術があります。 従来のマルチプロセッサーは、全ての処理装置が同じ処理を同時に行う「対称型」と呼ばれるものが主流でした。しかし近年、処理装置ごとに役割を分担することで、より効率的に処理を行う「非対称型マルチプロセッサー(ASMP)」が注目されています。 ASMPは、特定の処理に特化した処理装置を用いることで、従来の対称型よりも効率的に処理を行うことができます。例えば、画像処理に特化した処理装置や、音声処理に特化した処理装置などです。ASMPは、スマートフォンやタブレットなどの携帯端末から、サーバーやスーパーコンピューターなどの大規模なシステムまで、幅広く活用されています。 ASMPは、処理能力の向上に加え、消費電力の低減にも貢献します。処理内容に応じて処理装置を使い分けることで、無駄な電力消費を抑えることができるからです。このようにASMPは、処理能力と省エネルギー性を両立させることができる、大変注目されている技術です。
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処理を速くする並列処理の技術

- 並列処理とは並列処理とは、複数の処理を同時に実行することで、処理にかかる時間を大幅に短縮する技術です。従来の処理方法である逐次処理では、一つの処理が終わってから次の処理に進むため、処理の量が増えるほど、完了までに長い時間がかかっていました。例えば、10個の荷物を一つずつ運ぶことを考えてみましょう。荷物を運ぶ人が一人しかいない場合、10個全てを運び終えるには、10往復分の時間がかかります。しかし、荷物を運ぶ人が二人いれば、同時に5個ずつ運ぶことができ、移動時間は半分に短縮されます。並列処理は、まさにこの「二人で荷物を運ぶ」ように、複数の処理装置(プロセッサやコアなど)を使って、複数の処理を同時並行で進めることで処理時間の短縮を実現します。 複雑な計算や膨大なデータの処理など、従来は時間のかかっていた作業を効率化できるため、近年注目を集めている技術です。
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処理を高速化!パラレル処理とは?

- パラレル処理の概要パラレル処理とは、複数の処理を同時に進めることで、全体の処理にかかる時間を縮める技術のことです。従来のコンピュータは、一つの処理が終わってから次の処理に取り掛かる「逐次処理」が一般的でした。これは、流れ作業のように、前の工程が終わらないと次の工程に進めない処理方式です。一方、パラレル処理は、複数の処理をそれぞれ独立したものとして捉え、同時に実行します。これは、複数の作業員で分担して作業を行うようなものです。例えば、10個の部品を組み立てる作業があるとします。逐次処理では、一つの部品を組み立て終わってから次の部品に取り掛かるため、10個の部品を組み立てるのに10単位の時間がかかるとします。しかし、パラレル処理では、2人の作業員が同時に作業を行うことで、5単位の時間で10個の部品を組み立てることができます。このように、パラレル処理は、処理を分割して同時に行うことで、全体の処理時間の短縮を実現します。近年、コンピュータの処理能力の向上に伴い、パラレル処理は様々な分野で活用され始めています。特に、膨大なデータの解析や処理が必要な科学技術計算や、リアルタイム処理が求められるゲームやシミュレーションなどにおいて、その効果は絶大です。