共有メモリ
セマフォ・共有メモリおよび IPC 関数(semaphore)
導入
このモジュールは、System V IPC 関連の関数へのラッパーを提供します。 セマフォ・共有メモリおよびプロセス間通信(IPC)がその中に含まれます。セマフォは、マシーン上のリソースへの排他的アクセス機能や、 同時にあるリソースを使用することができるプロセスの数を制限するために 使用することができます。
このモジュールは、System V 共有メモリを使用した共有メモリ関数も 提供します。共有メモリは、グローバル変数へのアクセス手段を提供するために 使用することが可能です。別の httpd デーモンおよび (Perl, C, ... のような)他のプログラムさえ、グローバルデータ交換を 提供するこのデータにアクセスすることが可能です。 共有メモリは、同時アクセスに関して安全ではないということを覚えておいて ください。 同期をとるには、セマフォを使用してください。 表 263. Unix OS による共有メモリの制限
| SHMMAX | 共有メモリの最大サイズ。通常は 131072 バイト |
| SHMMIN | 共有メモリの最小サイズ。通常は 1 バイト |
| SHMMNI | 共有メモリセグメントの最大数。通常は 100 |
| SHMSEG | プロセス毎の共有メモリの最大数。通常は 6 |
メッセージング関数は、他のプロセスと相互にメッセージを送受信する ために使用することができます。 これにより簡単で効率的なプロセス間のデータ交換が可能であり、 Unix ドメインソケットを用いる場合のような設定は不要です。
注意: この拡張モジュールは Windows 環境では利用できません。
要件
外部ライブラリを必要としません。インストール手順
この関数はデフォルトでは有効になってはいません。System V セマフォの サポートを有効にするには、オプション --enable-sysvsem を指定して PHP を コンパイルする必要があります。System V 共有メモリのサポートを有効にするには、 オプション --enable-sysvshm を 指定して PHP をコンパイルする必要があります。System V メッセージを有効に するには、オプション --enable-sysvmsg を指定して PHP をコンパイル します。実行時設定
php.ini の設定により動作が変化します。表 264. セマフォ設定オプション
| 名前 | デフォルト | 変更の可否 | 変更履歴 |
|---|---|---|---|
| sysvmsg.value | "42" | PHP_INI_ALL | |
| sysvmsg.string | "foobar" | PHP_INI_ALL |
PHP_INI_* 定数の詳細および定義については 付録 G. php.ini ディレクティブ を参照してください。
リソース型
定義済み定数
以下の定数が定義されています。 この関数の拡張モジュールが PHP 組み込みでコンパイルされているか、 実行時に動的にロードされている場合のみ使用可能です。表 265. System V メッセージ定数
| 定数 | 型 | 変更履歴 |
|---|---|---|
| MSG_IPC_NOWAIT | integer | |
| MSG_EAGAIN | integer | 5.2.0 以降 |
| MSG_ENOMSG | integer | 5.2.0 以降 |
| MSG_NOERROR | integer | |
| MSG_EXCEPT | integer |
目次
- ftok — パス名とプロジェクト ID を、System V IPC キーに変換する
- msg_get_queue — メッセージキューを作成またはそれにアタッチする
- msg_receive — メッセージキューからメッセージを受信する
- msg_remove_queue — メッセージキューを破棄する
- msg_send — メッセージキューにメッセージを送信する
- msg_set_queue — メッセージキューデータ構造体の情報を設定する
- msg_stat_queue — メッセージキューデータ構造体の情報を返す
- sem_acquire — セマフォを得る
- sem_get — セマフォ ID を得る
- sem_release — セマフォを解放する
- sem_remove — セマフォを削除する
- shm_attach — 共有メモリセグメントを作成またはオープンする
- shm_detach — 共有メモリセグメントへの接続を閉じる
- shm_get_var — 共有メモリから変数を返す
- shm_put_var — 共有メモリの変数を挿入または更新する
- shm_remove_var — 共有メモリから変数を削除する
- shm_remove — Unix システムから共有メモリを削除する
共有メモリ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/10/28 23:23 UTC 版)
情報処理において共有メモリ（きょうゆうメモリ）とは、複数のプログラムが同時並行的にアクセスするメモリである。
- ^ CUDAプログラミングの基本 / パート II - カーネル | NVIDIA
- ^ Documentation of shm_open from the Single UNIX Specification
- ^ Robbins, Kay A.; Steven Robbins (2003). UNIX systems programming: communication, concurrency, and threads (2 ed.). Prentice Hall PTR. p. 512. ISBN 978-0-13-042411-2 2011年5月13日閲覧. "The POSIX interprocess communication (IPC) is part of the POSIX:XSI Extension and has its origin in UNIX System V interprocess communication."
- ^ Shared memory facility from the Single UNIX Specification.
- ^ Stevens, Richard (1999). UNIX Network Programming, Volume 2, Second Edition: Interprocess Communications. (2 ed.). Prentice Hall PTR. p. 311. ISBN 0-13-081081-9
- ^ Creating Named Shared Memory - Windows applications | Microsoft Docs
- ^ CreateSharedMemory function (Windows), Internet Archive
- ^ LSA_CREATE_SHARED_MEMORY (ntsecpkg.h) - Win32 apps | Microsoft Learn
- ^ Chapter 16. Boost.Interprocess - 1.80.0
- ^ QSharedMemory Class Reference
- ^ PHP 共有メモリ関数
- ^ MemoryMappedFile Class (System.IO.MemoryMappedFiles) | Microsoft Docs
- 1 共有メモリとは
- 2 共有メモリの概要
- 3 脚注
共有メモリ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/18 09:34 UTC 版)
GPUによるVRAMへのアクセスは、複数のプロセッサ群によって並列的に発生するため、連続したメモリ領域に対するコアレスアクセス（coalesce access、≒シーケンシャルアクセス）を行なうことで効率化・高速化できる。NVIDIA GPUでは32のハードウェアスレッドを束ねるバッチ単位をWarpと呼び、AMD GPUでは64のハードウェアスレッドを束ねるバッチ単位をWavefrontと呼んでいるが、これらのユニット内ではプロセッサが完全に同期して動作するため、バッチ単位ごとにまとめて連続領域にアクセス（コアレスアクセス）することで効率が良くなる。逆に言えば、バッチ単位内のスレッドがそれぞれ遠く離れたばらばらのアドレスにアクセスするような非コアレスアクセス（≒ランダムアクセス）は効率が悪くなる。 GPGPUの本質は、大量の演算器によって実現されるハードウェアマルチスレッド集合を用いたデータ並列演算により性能を稼ぐ点にある。例えばNVIDIA GPUのFermi/Keplerマイクロアーキテクチャでは、演算器の最小単位をCUDAコア (SP, streaming processor) と呼び、また複数のCUDAコアを束ねる単位をSMX (SM, streaming multiprocessor) と呼んでいるが、GPUでの演算は、複数のSMXに対して同一の命令を発行していき、各々のハードウェアスレッドに割り当てられたデータに対して並列的に演算を行なうスタイルとなる。またWarp単位内における各スレッドはすべて同一の命令を実行する（SIMT（英語版））。基本概念としてはAMDのVLIWやGraphics Core NextといったGPUアーキテクチャにおいても同様である。 しかし、このGPGPUプログラミングが特に従来型のCPUプログラミングと異なる点は、共有メモリ（shared memory、シェアードメモリ）の存在である。共有メモリは小容量だが高速で、ユーザープログラマーが明示的に管理できるキャッシュメモリ（≒L1キャッシュ）の仕組みを果たし、複数のコアでデータを共有・交換する目的に使用できる。なお各APIにおいては、CUDAは共有メモリ、OpenCLはローカルメモリ、DirectComputeはグループ共有メモリ、そしてC++ AMPはタイル静的メモリという名称で、それぞれ同等機能を備えている。 例えばFermi/Keplerマイクロアーキテクチャでは、1SMXあたり最大48KBの共有メモリを使用できるが、外部にあるDRAMにキャッシュなしでアクセスする場合と比べて、共有メモリのレイテンシは（スレッド間のバンクコンフリクトがないかぎり）100倍小さくなる。そのため、複数のスレッドから参照されるデータの一時書き込み場所として共有メモリを活用することにより、高速な並列アルゴリズム（たとえば高速に総和を求める並列リダクションなど）や、GPUプログラミングにおける高速化に必要なコアレスアクセス（≒シーケンシャルアクセス）を実現することができるとNVIDIAは説明している。しかしながら、最大でも48KBしかない共有メモリというハードウェア制約がアルゴリズムの幅に制限をかけるため、共有メモリの存在はGPUプログラミングの難しさにもつながってしまう。また、共有メモリに読み書きする際、スレッド間の同期をとるための処理もプログラマーが明示的に記述する必要がある。 なお、インテルCPUのL2キャッシュメモリはL1キャッシュメモリに比べて容量が大きく、またプロセッサコア側に直結されているが、NVIDIA GPUのL2キャッシュメモリはL1キャッシュメモリに比べて容量がほとんど変わらず、またメモリ側に直結されているなど、データアクセス傾向の違いがハードウェア設計思想の違いにも反映されており、単純にキャッシュメモリの容量だけを比較して性能の優劣を決めることはできない 。
※この「共有メモリ」の解説は、「GPGPU」の解説の一部です。
「共有メモリ」を含む「GPGPU」の記事については、「GPGPU」の概要を参照ください。
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