処理並列は、必ず処理速度が向上するのか
はじめに CPUは、コンピューターの頭脳です。単純に考えると、頭脳が2つあれば、1つの時と比べて、同じ時間でたくさんのことを考えることができそうです。10年ほど前、Intel製プロセッサーPentium IIの頃から、1枚のボードに複数のCPUを載せて高速化する試みがなされました。Intel製CPUでは2ユニットまででしたが、SUN Microsystems製のコンピューターでは、もっとたくさんのユニットを載せることができていました。今では、CPU自体に複数の「コア」を載せ、1ユニットで同時に別々のことを実行できるようになっています。 ハードウェアが、同時に複数のことを実行できるようになったため、ソフトウェアもそれに対応する必要が出てきました。本記事では、昨今あちらこちらで声高に繰り返される、「並列処理化すれば速くなる」に疑問を持ったため、それを検証することにします。 対象読者 なんといっ
OpenMP 入門
OpenMP は共有メモリ並列プログラミングの標準 API である。ここでは C/C++ 版を紹介する。Fortran 版もある。 OpenMP は自動並列化ではない。依存性の分析と解決はプログラマに任されている。使い方を間違えば、当然正しくない結果を出す。 #include <omp.h> OpenMP を使うときにはインクルードする。 _OPENMP OpenMP コンパイラが define するマクロ。 #pragma omp parallel 節 次の行から始まるブロックを並列に（重複して）実行する。 スレッドの数は num_threads 節か、omp_set_num_threads 関数か、環境変数 OMP_NUM_THREADS で指定する。 Parallel 指示行の時点で既に定義されている変数と、ブロック内でもstatic 宣言されている変数は
OpenMPの使い方：tech.ckme.co.jp
OpenMPは複数のCPU（複数コアを含む）を持った計算機上での並列化に威力を発揮する。 OpenMPを使う最大の利点は、OpenMPに対応したコンパイラであれば、非常に簡単に並列化できる点である。 現在、gcc、Visual C++、およびIntelコンパイラなど主要なコンパイラはOpenMPに対応している。 習得も他の並列化技法に比べて比較的容易である。 なお、速度を最優先にする場合、単一コンピュータ上で動かした場合でも、メモリのローカリティのためかOpenMPよりMPIの方が効率のよいことが多い。MPIに関してはこちらを参照。 なお、インテルがOpenMP初心者向けに非常にわかりやすい文書を公開している。 OpenMPプログラムのコンパイル OpenMPの各種関数を使わない場合、#pragma ompで始まる指示をソースコード内に書き込み、下記のコンパイルスイッチをつけてコンパイルす
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