可能性と問題点

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可能性と問題点

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/07/25 13:20 UTC 版)

「並列計算」の記事における「可能性と問題点」の解説

並列計算は、プロセッサ同士が独立して同時に仕事をするため、理想的な状況下ではプロセッサの回路規模を大きくすること無く、プロセッサの数に比例して処理性能が向上できると考えられ、スーパーコンピュータなどで古くから採られた手法である。スーパーコンピュータの高い性能は、プロセッサ数やノード数がパーソナルコンピュータに比べて極めて多く、並列処理性能が高いことも重要な要因である。 しかし、問題点もある。並列計算を行う場合、もっともパフォーマンスを発揮するのはこれら複数のプロセッサが全て100%使い切られた時と考えられるが、従来のプログラムの多くは、複数のプロセッサを均等に全て使い切るようにはできておらず、また、そういったプログラミングは難しい。 一般に、プログラムの処理全体のうち、複数のプロセッサで均等に処理できる部分の割合をプログラムの並列度と言う。並列コンピュータの処理性能を活かすには、プログラムの並列度が高くなければならない。 買い物を例にとろう。まず買い物の前に、財布の中身を確かめなければならないし、足りなければ銀行で補充もしなければならない。その後はじめてお店にも行かなければならない。銀行に行くのと、お店に訪れるのは同時にできないし、財布の中身を確認してからでなければ、お店には行けない。プログラムもこれと似て、実行順番が変えられなかったり、同時に実行できなかったりする部分がどうしてもできてしまう。このため複数のプロセッサで同時に、かつ実行順番に依存しないようなプログラムのみでプログラムを構成することは難しい。 並列計算では、処理の「ある瞬間」ではそれぞれのプロセッサは実質まったく別に動作しており、そのため実行順番が全く問題にならないプログラムなら性能は引き出しやすい。しかし、先の例のように実行順番が強く束縛される場合は、あるプロセッサだけが働き、ほかのプロセッサはすることがなくなってしまうといった状態になり、性能が引き出しにくい。そのため，並列計算はそうでない場合と比べて性能を引き出すプログラミングが困難となる。 また、並列化のためのオーバーヘッドが、並列化によって得られる性能向上の恩恵を上回ってしまうこともありえる。例えば複数のプロセスやスレッド上で並列処理しようとする場合、各プロセスやスレッドの起動／終了処理およびデータ分割／統合処理などにかかる時間の合計が、並列化によって短縮された時間の合計を上回ってしまうと、並列化することで逆に処理性能が低下してしまうことになる。そのほか、物理的なプロセッサコアの数を上回るプロセスやスレッドを起動して並列処理をしても、コンテキスト切り替えのオーバーヘッドなどがかさむことで、かえって性能が低下してしまう。 以上のように、並列計算によって高い性能を発揮するためには、ソフトウェア側の並列コンピューティング環境への最適化が重要な鍵となる（詳しくは並列化を参照）。