IT業界におけるパラレル（parallel）という言葉は、並列処理や並列通信といった形で頻繁に登場します。
現代の高速化・大規模化が進むシステムにおいて、同時に複数の処理を実行する技術は非常に重要な要素です。
本記事では、「パラレル」とは何かをテーマに、並列通信・並列処理といったIT分野での具体的な意味から、その実用例やメリット・デメリット、シリアルとの違いまでを専門的な視点で詳しく解説します。
パラレル（parallel）の意味と基本概念
パラレルの語源と一般的な意味
「パラレル（parallel）」とは、英語で「平行」「並列」「同時進行」などを意味します。
IT分野では、主に複数の処理やデータ伝送を同時に実行する形態を指して使われます。
ITにおけるパラレルの代表的な応用
パラレル通信（Parallel Communication）
概要
パラレル通信とは、複数の信号線を用いて、一度に複数ビットのデータを送受信する通信方式です。
高速データ転送を可能にするため、かつてのパソコンでは一般的な方式でした。
主な技術・規格
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IEEE 1284（旧パラレルポート）
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SCSI（Small Computer System Interface）
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ATA/IDE（ハードディスク接続規格）
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PCI（Peripheral Component Interconnect）
これらはいずれも複数のデータ線を同時に動かす構造を持ち、シリアル通信よりも高い帯域を実現していました。
パラレル通信の利点と欠点
メリット：
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高速なデータ転送が可能（1クロックで複数ビット）
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構造が単純なため初期導入が容易
デメリット：
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信号線が多く、ケーブルが太くなる
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クロストーク（信号干渉）のリスクが高まる
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長距離通信には不向き
🔁 現代ではシリアル通信（USB、SATA、Thunderboltなど）が主流となっており、パラレル通信は特定の産業機器やレガシーシステムで利用されています。
パラレルプロセッシング（Parallel Processing）
並列処理の基本
パラレルプロセッシングとは、複数のCPUやコアを使って、複数の命令や処理を同時に実行する技術です。
並列化により、処理性能が飛躍的に向上します。
活用される分野と具体例
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科学技術計算（HPC）：気象シミュレーション、分子動力学など
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機械学習／AI：GPUを活用したディープラーニング
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ビッグデータ分析：Apache Spark などの分散処理フレームワーク
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映像・3DCGレンダリング：マルチスレッド処理による高速レンダリング
パラレルコンピューティングとクラスタ計算
複数台のコンピュータをネットワークで結び、1つの大きなタスクを分割して並列実行する形態をパラレルコンピューティングと呼びます。
✅ クラウド環境（例：AWS EC2、Google Cloud Compute）では、柔軟にノードを追加して並列処理性能をスケールアウトできます。
パラレルとコンカレントの違い
並列処理 vs 並行処理（Parallel vs Concurrent）
💡 両者は実行結果としては似ていても、物理的に同時か、論理的に同時かという本質的な違いがあります。
パラレル技術の今後と活用のヒント
現代のパラレル処理はGPUが主役
NVIDIAやAMDなどのGPUは、数千ものコアを搭載し、ディープラーニングや大規模データ処理で活用されています。
CUDAやOpenCLなどの技術でプログラム的にパラレル実行を設計することが求められます。
パラレル化の落とし穴「Amdahlの法則」
いくら並列化しても、並列化できない部分がボトルネックになれば効果は限定的です。
これを示すのがAmdahlの法則であり、システム設計者は並列化の限界を見極める必要があります。
まとめ
パラレル（parallel）は、ITにおける高速化と効率化の鍵となる概念です。
並列通信や並列処理は、データの伝送・演算を複数のチャネルやコアで同時に実行することで、システム全体のパフォーマンスを飛躍的に向上させます。
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パラレル通信：古くはSCSIやIDE、現代では産業用途に活用
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パラレル処理：マルチコアCPUやGPU、分散コンピューティングで大活躍
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今後の鍵：適切なパラレル設計と、並列性の限界への理解
📌 パラレルの理解は、ITエンジニアとしてのスキルを一段階引き上げるものです。
プロジェクト設計やシステム構築時には、処理の並列化による最適化をぜひ意識してみてください。