コンピュータの性能向上において、並列処理（parallel processing）は欠かせない技術です。
特に、複雑な計算や大規模なデータ処理を効率的に行うためには、複数の処理装置を活用することが求められます。
本記事では、並列処理の基本概念から、マルチプロセッサ（multiprocessor）とマルチコアプロセッサ（multicore processor）の違い、さらに実際のアプリケーションにおける活用例までを詳しく解説します。
並列処理の基本概念
並列処理とは？
並列処理は、複数の処理装置を用いて、同時に複数の命令を実行する技術です。
これにより、処理速度の向上や効率的なリソース活用が可能となります。
並列処理の種類
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マルチプロセッサ（Multiprocessor）: 複数の独立したCPUを搭載し、各CPUが独立して処理を行います。これにより、処理能力が向上します。
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マルチコアプロセッサ（Multicore Processor）: 一つのCPU内に複数のコア（演算ユニット）を搭載し、各コアが独立して処理を行います。
これにより、物理的なスペースを節約しつつ、並列処理が可能となります。
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同時マルチスレッディング（SMT）: 一つのコア内で複数のスレッドを同時に実行する技術です。
これにより、コアの利用効率が向上します。
並列処理の実用例と応用分野
高性能コンピューティング（HPC）
科学技術計算や気象予測、分子動力学シミュレーションなど、大規模な計算を必要とする分野では、並列処理が不可欠です。
これらの計算は、膨大なデータを高速に処理するために、複数のプロセッサやコアを活用します。
データベース処理
大規模なデータベースのクエリ処理やトランザクション処理では、並列処理を用いることで、応答時間の短縮やスループットの向上が図られます。
ゲーム開発
リアルタイムでのグラフィック描画や物理演算、AIの処理など、ゲーム開発においても並列処理は重要な役割を果たしています。
特に、GPUを活用した並列処理は、ゲームのパフォーマンス向上に寄与しています。
並列処理の課題と限界
アムダールの法則
並列処理の性能向上には限界があります。
アムダールの法則によれば、並列化できない部分が存在する限り、並列処理による性能向上は限定的です。
ソフトウェアの並列化
すべてのソフトウェアが並列処理に対応しているわけではありません。
ソフトウェアの設計段階から並列処理を考慮する必要があります。
ハードウェアの制約
プロセッサ間の通信速度やメモリの帯域幅、キャッシュの構造など、ハードウェアの制約も並列処理の性能に影響を与えます。
まとめ
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並列処理は、複数の処理装置を用いて同時に命令を実行する技術であり、コンピュータの性能向上に寄与します。
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マルチプロセッサとマルチコアプロセッサは、並列処理を実現するための代表的なアーキテクチャです。
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並列処理は、高性能コンピューティングやデータベース処理、ゲーム開発など、さまざまな分野で活用されています。
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並列処理の効果を最大限に引き出すためには、ソフトウェアの設計やハードウェアの特性を考慮する必要があります。