エンジニア全般
プログラムには直列と並列の2種類があります。プログラミングの初期段階では直列プログラミングしかありませんでしたが、CPU効率を最大限に生かすために並列プログラミング技術が進歩してきました。最近では並列プログラミングが主流になってきています。
並列プログラミングの基本的な造りや、実際にどのようなケースで効果的なプログラミングなのかを解説します。また、並列プログラミングを学ぶために何をすべきかについても解説します。
プログラマー（PG）経験 3年 システムエンジニア（SE）経験 8年 プロジェクトマネージャー（PM）経験 7年 過去の開発システム ・ロケット飛行安全システム ・魚雷発射評価シミュレーションシステム ・船舶電話システム ・NHK番組管理システム ・IBM生産管理システム（データベース設計） ・学習塾管理システムパッケージソフト開発 ・6軸アームロボット開発 ・露光装置監視システム その他多数システム開発にかかわってきました。 39歳で独立して、アフィリエイトシステム開発と運営を3年ほど行い、 ライター業務を始めて現在に至ります。
並列プログラミングとは？
並列プログラミングとは、複数の計算や処理を同時に実行することを指します。これは、複数のプロセスやスレッドを使用して、複数タスクを同時実行する方法になります。並列プログラミングの目的は、処理能力を最大限に活用して、効率的にタスクを実行することです。
従来のプログラミングでは、一度にタスクは１つだけです。しかし、現代のコンピュータは複数のコアを持っていて、これらのコアを同時に使って複数タスクの処理が可能です。並列プログラミングを使うことで、処理時間の短縮やシステム全体の効率向上が可能です。
並列プログラミングの基本
並列プログラミング手法は数種類あります。例えば、マルチスレッド・マルチプロセス・分散プログラミングなどです。これらの手法は、それぞれ異なるアプローチや利点を持っていますが、共通しているのは複数の計算リソースを効果的に活用することであり、処理速度や効率性の向上を目指しています。
ここでは、並列プログラミングとは具体的にどういうもので、代表的な言語には何があるのかを解説します。また、並列プログラミングの勉強方法を紹介します。
並列プログラミングの概要
並列プログラミングにはマルチスレッドとマルチプロセスの２種類があります。複数スレッドを使って、同時に実行するのがマルチスレッドです。それぞれが独立して動作し、メモリ空間は同じものを共有します。複数のプロセスを使って、複数タスクを同時実行します。各プロセスは独自のメモリ空間を持ち、通信手段を使って情報をやり取りします。
並列プログラミングには２つの重要点があります。同期と排他制御です。同期とは、複数のスレッドやプロセスが協調して処理を行うことを確認するための手法です。例えば、スレッド間でのデータのやり取りや、タスクの進行状況の同期などが含まれます。排他制御とは、複数のスレッドやプロセスが同時に特定のリソースにアクセスするのを防ぐための手法です。例えば、クリティカルセクションやロックを使用して、競合状態を防ぎます。
並列プログラミング言語の代表例
並列処理を実行するために最適な並列プログラミングをすることができるのには、次の6つがあります。それぞれの特徴を解説します。
Java
Javaはマルチスレッドプログラミングをサポートしており、java.lang.Threadクラスやjava.util.concurrentパッケージなどの機能を使用して並列処理を実装できます。また、Javaの並列プログラミングにおいては、スレッドプールや並列ストリームなどの機能も利用できます。
C/C++
CやC++もマルチスレッドプログラミングをサポートしており、pthreadライブラリなどを使用してスレッドベースの並列処理を実装できます。また、C++11以降では、標準ライブラリにスレッドや並列処理を扱うための機能が追加されています。
Python
Pythonも並列プログラミングをサポートしています。スレッドに関しては、threadingモジュールを使用し、プロセスに関しては、multiprocessingモジュールを使用します。さらに、Pythonでは並列処理を簡単に行うためのライブラリとして、concurrent.futuresやasyncioなども利用できます。
C#
C#言語は、マルチスレッドプログラミングを行うための機能を豊富に備えています。.NETフレームワークには、Task Parallel Library (TPL) や async/await パターンなどがあり、これらを使って効果的な並列処理を実現できます。
Scala
ScalaはJVM上で動作する言語であり、Javaとの互換性があります。ScalaはAkkaという並列処理フレームワークを使うことで、アクターモデルを活用した並列処理を行うことができます。
Go (Golang)
Go言語は、並行性や並列処理を強調した言語です。ゴルーチン（goroutine）という軽量スレッドを使用し、チャネル（channel）を通じてデータをやり取りすることで、効率的な並列処理を実現します。
並列プログラミングの学習方法
並列プログラミングを学習するにはどのような方法が最適なのでしょうか？まず、プログラミング言語をどれで学ぶかが重要です。並列プログラミングを学ぶのに適した言語を紹介します。また、並列プログラミングを学ぶのに必要なリソースには何があるのかも解説します。この２つが揃っていれば、並列プログラミングを学ぶのに最適な環境を準備できて習得するのに最適な準備ができます。
並列プログラミングの学習に適した言語
並列プログラミングの学習をするときにおすすめの言語として、Python、Javaがあります。ここでは、この２つの言語の歴史や特徴を紹介します。
Python
1980年代後半にオランダのプログラマーであるGuido van Rossum（グイド・ヴァン・ロッサム）が並列処理プログラミング言語として考案したのがPythonPythonです。この言語は直感的で読みやすい言語であり、マルチスレッド、マルチプロセス、並列処理をサポートする豊富なライブラリが準備されています。例えば、concurrent.futuresやmultiprocessing、asyncioなどがあります。近年は、Pythonを使った開発事例が多数あります。
Java
Javaは1996年にVer1.0が公開されてから一気にブレイクした並列処理プログラミング言語です。マルチスレッドプログラミングの代表的な言語がJavaです。java.lang.Threadクラスやjava.util.concurrentパッケージなどの機能を使って、並列処理が実現します。また、Javaの並列処理を学ぶことで、他の言語でも応用が利く場合もあります。
並列プログラミングの学習リソース
並列プログラミングを学ぶための効果的な方法はいくつかあります。ここでは、学習方法を紹介します。
基本原理の理解
まず、並列プログラミングの基本的な原理を理解することから始めましょう。マルチスレッド・マルチプロセス、同期・非同期処理、排他制御などの概念を把握することが重要です。
言語やフレームワークの学習:使用するプログラミング言語やフレームワークの並列プログラミングに関連した機能やライブラリを学習します。例えば、JavaのスレッドやC#のTask Parallel Libraryなどです。
実践的なプロジェクト
学んだ知識を実践で活用することが重要です。並列プログラミングを実際に使用して、タスクの並列化や効率化を試みることで、理解が深まります。
オンラインコースや教材の利用
オンラインで提供されている並列プログラミングに関するコースや教材を利用することも有効です。CourseraやedX、Udemyなどのプラットフォームには、並列プログラミングに焦点を当てたコースがあります。
書籍やドキュメントの参照
並列プログラミングに関連した書籍や公式ドキュメントを参照することで、より詳細な知識を得ることができます。良いリファレンスやテキストブックは、理解を深めるのに役立ちます。
コミュニティやフォーラムへの参加
並列プログラミングに関するコミュニティやフォーラムに参加して、他の開発者と知識を共有したり、質問や疑問を解決したりすることができます。
並列プログラミングの活用事例
ここまで、並列プログラミングについて特徴や機能面について解説してきました。並列プログラミングによってさまざまな分野の発展に携わってきています。並列処理プログラミングを使った事例はたくさんあります。膨大なデータや高度な計算を効率的に処理するために、並列プログラミングが不可欠となっています。ここでは、科学・数学・グラフィックスなどの分野で並列プログラミングを利用した業種別の活用事例を紹介します。
科学技術計算
並列プログラミングは、科学技術計算において幅広く活用されています。これは、大規模なデータや複雑な計算を効率的に処理するための重要な手法です。
科学技術計算における並列プログラミングの活用は多岐にわたります。大規模な数値計算やシミュレーションでは、複数のプロセッサやコアを利用して計算を並列化し、計算時間を短縮しています。科学技術計算においては、複雑な計算やデータ処理を高速かつ効率的に行うことが可能となり、科学研究や技術開発に貢献しています。
H数値シミュレーション
数値流体力学（CFD）は、並列プログラミングの活用が顕著な分野です。流体の流れや圧力分布などの物理現象を数値的に解析するのがCFDです。この際、非常に膨大な計算が必要になりますが、並列プログラミングを使うことで、計算時間を大幅に短縮できます。
具体的な事例としては、航空機・自動車の設計にがCFDが広く利用されています。航空機の空力特性・燃費改善、自動車の空気抵抗や燃費向上のための流体解析が行われます。これらの解析では、数億〜数十億の格子点で流体の挙動をシミュレーションしなければいけませんが、並列プログラミングを使うことで複雑な計算を効率的に行えます。
また、建築・土木工学の分野でもCFDが使われています。建物や構造物の風圧や揺れのシミュレーション、地盤の水流や浸食の予測などにCFDが役立ちます。これらの解析でも、並列プログラミングを用いることで高速かつ正確な結果を得られます。
さらに、エネルギー業界では風力発電・波力発電の設計・効率改善のためにCFDが使われています。風や水の流れをシミュレーションすることで、発電装置の最適配置や設計の最適化が行われます。これにより、再生可能エネルギーの利用を最大限に引き出すことが可能となります。
ビッグデータ処理
ビッグデータ処理を行う時に並列プログラミングは重要な役割を担います。下記のようなビッグデータの処理に並列プログラミングは役立ちます。
分散データ処理
ビッグデータは通常、複数のノードに分散されて格納されます。並列プログラミングを使用することで、これらの分散されたデータを同時に処理し、高速かつ効率的に分析や処理を行うことが可能となります。例えば、HadoopやSparkといったフレームワークは並列処理を活用して大規模なデータセットを処理します。
並列データベース処理
ビッグデータの格納やクエリ処理においても、並列プログラミングが活用されます。分散データベースシステムでは、複数のノードでデータを並列に処理することで、高いスループットとスケーラビリティを実現します。これにより、大量のデータをリアルタイムでクエリし、分析することが可能です。
並列機械学習
ビッグデータの中から有益な情報を抽出するためには、機械学習アルゴリズムを使用します。これらのアルゴリズムも並列化され、複数のデータセットを同時に処理することで学習速度を向上させます。例えば、分散機械学習フレームワークであるTensorFlowやPyTorchは、並列プログラミングを活用して大規模なデータセットでの学習を行います。
グラフィックス処理
グラフィックスを処理するときに、膨大な計算や描画処理などが必要になります。その時に並列プログラミングを活用すれば、処理速度、処理能力は格段に速くなります。
レンダリング
グラフィックス処理では、3Dモデルのレンダリングは重要です。特に、複雑なシーンでは、並列レンダリングが必要です。この技術により、複数のオブジェクト・エフェクトの同時処理を行い、高品質な映像を生成できるのです。並列レンダリングでは、GPUの並列処理能力が活用されます。GPUには複数のコアがあり、これらのコアを同時に利用すると高速演算が可能です。
このため、複雑なシーンでも滑らかな描画が可能となり、リアルタイム性を保てます。また、エフェクトや光源の効果などもリアルタイムで処理されるため、臨場感あふれる映像を実現できます。並列レンダリングは、ゲームや仮想現実、映画制作などの分野で幅広く活用されており、最先端のグラフィックス技術の基盤となっています。
ゲーム開発
GPUは単なるグラフィックス処理だけでなく、一般目的の計算（GPGPU）にも利用されます。科学技術計算や機械学習、暗号解読などの分野では、GPUを用いた並列プログラミングによって高速計算を実現しています。CUDAやOpenCLなどのプログラミング言語やAPIがこの領域で広く利用されています。
また、ゲームはリアルタイム性が求められるため、プレイヤーの入力に素早く反応しなければいけません。並列プログラミングで、複数のタスクを同時に処理すると、ゲームの応答性を向上してくれます。例えば、マルチスレッド処理や並列タスクの分散処理を行って、ゲームの処理速度を向上させます。
最近のゲームの世界では、多数のプレイヤーを同時に管理しなければいけないケースが増えています。並列プログラミングを使えば、膨大なデータ・プレイヤー情報を効率的に管理し、スムーズなゲームプレイができます。例えば、分散システムや並列処理を活用して、オンラインマルチプレイヤーゲームのサーバーを効率的に運用可能なのです。
ウェブサービスの高速化
現在のウェブサービスの処理速度が遅く何か手段がないかと考えているシステムでは、並列プログラミングでシステムを高速化でき、効率的な運用ができます。実際にウェブサービスを高速化するには、並列プログラミングがどのような役目を果たしているのかを解説します。並列プログラミングがどのようなケースで活用できるのかもわかります。
サーバー処理の並列化
複数クライアントからのリクエストを同時に処理しなければいけないのが最近のウェブサービスです。マルチスレッド処理を使うことで、複数リクエストを同時処理し、レスポンスの待ち時間を従来よりも随分短縮できます。これにより、ウェブサービスの応答性が向上し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
また、マルチスレッド処理はサーバーのリソースを効率的に活用し、負荷分散・スケーラビリティの向上にも役立ちます。さらに、非同期処理を行うことで、リクエスト・レスポンスの間に待ち時間を設けずに処理を進められます。これにより、ウェブサービスのパフォーマンスと効率が向上し、ユーザー満足度を高められます。
データベース処理の最適化
ウェブサービスにはデータベースが不可欠です。データベースからのデータ取得や更新は頻繁に行われ、特に大量のデータを高速に処理する必要があります。そのためには、並列データベース処理が欠かせません。複数のクエリやトランザクションを同時に処理することで、データベースのスループットを向上させ、応答時間を短縮することができます。これにより、ウェブサービスのパフォーマンスが向上し、ユーザーエクスペリエンスが向上します。
並列データベース処理は、マルチスレッドや分散処理などの技術を用いて実現されます。例えば、データベースへの同時アクセスを許可することで、複数のクライアントからのリクエストを同時に処理できるようにします。また、データの分散や並列処理を行うことで、データベースの負荷を分散し、効率的にデータを処理します。
並列データベース処理によって、ウェブサービスのパフォーマンスと信頼性が向上します。多くのユーザーが同時にデータベースにアクセスしても、スムーズに応答することができるため、ユーザーエクスペリエンスが向上し、顧客満足度も向上します。
並列プログラミングの役割と重要性
システム上で複数のタスクや処理を同時に実行することが可能となる並列プログラミングは、複雑な計算やデータ処理を効率的に行えます。これにより、システム全体の処理速度が向上し、リアルタイム性や応答性が向上します。
例えば、並列プログラミングは、大規模なデータ処理や高度な計算を行う際に計算時間を大幅に短縮できます。また、リソースの効率的な活用も可能となり、システムの負荷分散やスケーラビリティの向上にも貢献します。ここでは、並列プログラミングが担っている役割、システムにとってどれだけ重要なのかを具体的に解説します。
パフォーマンス向上
並列プログラミングの役割の１つにパフォーマンスの向上があります。並列プログラミングは、複数タスクを同時に動作させられるために処理速度が向上します。複数のタスクを同時に実行することで、処理時間を短縮し、効率的なプログラムを実現します。特に、計算が複雑で大量のデータを扱う場合に効果的です。
システム全体の処理速度が向上することで、計算処理時間を短縮でき、システムを効率的に利用できます。
計算処理時間の短縮
並列プログラミングは、複数タスクを同時実行できるので、全タスクの処理時間も短くなります。計算処理においては、計算を複数に分割し、すべての処理を同時実行できるので、処理時間に短縮つながります。例えば、分割統治法やマトリックス乗算の並列化などが該当します。また、ゲームなどGPUで処理する場合、ほぼ同時に大量計算を行います。GPUは多数のコアを持ち、並列計算に非常に適しています。
システムの効率化
システムの効率化に大きく寄与するのが並列プログラミングです。まず、複数タスクを同時処理できるため、計算速度が向上します。特に大規模データ処理や複雑な演算の実行を効率的にできます。２つ目に、マルチスレッドを使えば、システムのリソースの活用を効率的にできます。これによって、CPU、メモリのリソースを最適化でき、システム全体の性能向上が期待できます。また、並列プログラミングで、システムの応答性も向上します。マルチスレッド・非同期処理を行うことで、複数リクエストを同時に処理し、ユーザーからの要求に素早く対応可能なのです。
さらに、分散処理やクラウドコンピューティングを利用すれば、システムのスケーラビリティまでもが向上します。システム規模が拡大しても、並列プログラミングがスムーズに処理してくれるため、柔軟性が高くなります。このように、システムの計算速度、リソースの効率的利用、応答性、スケーラビリティなどに多大なメリットをもたらします。
ビッグデータとの関連
大量のデータを高速かつ効率的に処理することが求められるときがあります。このケースで並列プログラミングを使えば、複数の計算・処理の同時実行が可能となります。また、複数の計算や処理を同時に実行すると処理時間を短縮できるため、大規模データセットや複雑な演算を効率的な取り扱いができます。
たとえば、大量データを分割し、それぞれの部分を複数のスレッドやプロセスで同時に処理できるので、全体の処理時間を短縮できます。また、分散処理を活用すれば、複数のコンピュータやサーバーを使って計算を並行して行うことができます。これにより、データの処理速度が飛躍的に向上し、大規模なデータセットにも迅速に対応可能なのです。
さらに、並列プログラミングを用いることで、データベースからのデータ取得や更新を同時に行うことができます。これにより、データベース処理の効率化やスループットの向上が実現され、システム全体の性能が向上します。
データ解析と処理の並列化
データ処理の並列化に貢献してくれます。大規模なデータセットを複数の部分に分割し、並行処理することで、データ処理の効率化が図れます。並列プログラミングは、マルチスレッドや分散処理を利用してデータ処理を並列化するのに適しています。
データベース解析に関しても、データベースからの大量のデータ取得や更新を並列化することで、データベース処理の効率化が図れます。複数のクエリやトランザクションを同時に処理することで、データの取得や更新を高速化することが可能です。また、グラフィカルなデータや画像の処理を並列化にも大きく貢献しています。高速かつ効率的なデータ解析や処理が行えます。GPUを活用した並列処理により、大規模なグラフィカルデータの処理が可能なのです。
リアルタイムデータ処理の需要増加
並列プログラミングは、リアルタイムデータ処理の需要に大きな影響を与えます。まず、複数の処理を同時に実行できます。これにより、リアルタイムデータの収集や処理速度が向上し、データのリアルタイム性が確保されます。また、並列処理によってリソースの効率的な活用が可能となり、システム全体のパフォーマンスが向上します。さらに、非同期処理を活用することで、データ受信・処理を同時に行うことができ、データの処理効率が高まります。
このような効果によって、リアルタイムデータ処理の需要に対して、高速かつ効率的な処理が実現されます。これにより、リアルタイムデータの分析や可視化、リアルタイムな意思決定などが可能となり、ビジネスや組織の意思決定プロセスが強化されます。つまり、並列プログラミングはリアルタイムデータ処理に対して、処理速度の向上・リソース効率の最適化をもたらし、ビジネスや組織のリアルタイムなニーズに対応するための重要な技術です。
分散システムの普及
クラウドコンピューティング・IoT（モノのインターネット）技術にどのような影響を与えるのでしょうか。ここでは、並列プログラミングを使ってこの２つにあたえる影響には何があるのかを解説します。今後、分散システムを構築しようと考えられている方は、熟読してから分散システム構築時に役立ててください。分散システムに並列プログラミングがどう役立っているのかを理解しましょう。
クラウドコンピューティング
クラウドコンピューティングでは、需要の変動や負荷の増減に柔軟に対応しなければいけません。リソースのスケーラビリティを高められます。リソースの効率的な利用が複数の処理を同時に実行できます。複数のサーバーやリソースを使い処理を分散します。分散処理を並列処理することで、処理を効率的にできます。複数タスクで並列処理を行うことで、処理速度の向上や負荷分散が可能です。
IoT（モノのインターネット）技術
IoTデバイスからのデータはリアルタイム性が求められます。並列プログラミングを使うと、大量のデータを同時に処理し、リアルタイムでの応答性を向上させられます。これにより、センサーデータのリアルタイム監視や制御を効率的に行うことが可能となります。
また、複数のデバイスからのデータを集約し、処理しなければいけません。並列プログラミングは、データ処理を複数のノードで分散して行えます。これにより、データの集約や分析が効率的に行われます。さらに、複数のデータ処理タスクを同時に実行し、大規模データの処理を効率的に行うことができます。これにより、データの分析やパターンの抽出が容易になります。
並行プログラミングのまとめ
ここまで、並列プログラミングとはどういうもので、どのように学んでいけばよいのかを解説してきました。また、並列プログラミングを活用した事例も紹介してきました。今から並列プログラミングを学びたいという企業担当者様がいましたら、ここで紹介してきました情報を参考にして学ぶべきプログラム言語の選択、習得後のシステム構築に役立ててください。
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