差分
/* マルチプロセッサとスレッド */
=== マルチプロセッサとスレッド ===
[[File:CodeCogsEqn-2.png|thumb|left|150px|こんな計算を仮定してみる。]]
例えば、配列 A = { a1, a2, a3, ... an }があって、表の値をすべて掛けたものを、表の値をすべて足したもので割るという計算をしたいとしましょう。
まず、a1 * a2 * a3 * ... * anを計算しAに代入するスレッドとa1 + a2 + a3+ ... + anを計算しBに代入するスレッドを作ります。両方のスレッドの計算の終了を待ってA/Bを計算します。この時、各々のスレッドが別々のCPUで並列に動くので1個のCPUで全部を計算させるよりも速く計算
ができるはずです。
しかしこの場合、処理効率が単純に2倍に上がるわけではありません。たとえば1CPUでの計算に20秒かかったとしましょう。2CPU を使い分母、分子の計算が分割でき並列に計算されたとしても、もし、分子の計算が12秒かかり、分母の計算が10秒かかり、分子÷分母の計算が0.5秒かかったならば、分母の計算時間と割り算の時間を足したものがクリティカルパスですから、その処理時間は12.5秒となります。
;補足調べよう: この例でも単純に2倍に速度があがるわけではありません。たとえば1CPUでの計算に20秒かかったとしましょう。2CPUを使いきれいに分母、分子の計算が分割でき並列に計算されたとしても、もし、分子の計算が5秒かかり、分母の計算が14並列処理一般において処理効率には上限があることを示しているのがアムダールの法則です。アムダールの法則について調べてみましょう。<ref>ジーン・アムダールが書いた1967年の論文 "[http://www-inst.5秒かかり、分子÷分母の計算が0eecs.5秒かかったならば、その処理時間は15秒となります。 SMPでの処理で「速い」という言葉を使う時は要注意です。このように2つの違う意味が同時に存在しているので、どの意味で「速い」のかをきちんと把握する必要があります。 ;調べてみようberkeley.edu/~n252/paper/Amdahl.pdf http:ここでは単純なボトルネックの例ですが、並列処理一般において処理効率には上限があるということを示しているアムダールの法則というのがあります。アムダールの法則について調べてみましょう。//www-inst.eecs.berkeley.edu/~n252/paper/Amdahl.pdf]" が公開されています。ここに書かれている並列計算の遅滞に関する内容が後にアムダールの法則と呼ばれるようになります。</ref>
=== 脚注 ===
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