MIMDと分散コンピューティング

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MIMDと分散コンピューティングの違い

MIMD vs. 分散コンピューティング

225px MIMD(Multiple Instruction stream, Multiple Data stream)とは、コンピューティングにおいて並列性を達成するのに使われる技法の一種。MIMD型のマシンは、独立して機能する複数のプロセッサを持つ。任意の時点で、異なるプロセッサは異なる命令を使って異なるデータを処理している。MIMDアーキテクチャは様々な分野で応用されており、CAD/CAM、シミュレーション、モデリング、通信スイッチなどに使われている。MIMD型マシンは、共有メモリ型と分散メモリ型に分類される。この分類は、MIMD型マシンのプロセッサがどのようにメモリにアクセスするかに着目したものである。共有メモリ型マシンは、単純なバスを使ったものや、階層型のバスを使ったものがある。分散メモリ型マシンは、ハイパーキューブ型やメッシュ型の相互接続ネットワークを使うことが多い。. 分散コンピューティング（ぶんさんコンピューティング、英: Distributed computing）とは、プログラムの個々の部分が同時並行的に複数のコンピュータ上で実行され、各々がネットワークを介して互いに通信を行いながら全体として処理が進行する計算手法のことである。複雑な計算などをネットワークを介して複数のコンピュータを利用して行うことで、一台のコンピュータで計算するよりスループットを上げようとする取り組み、またはそれを実現する為の仕組みである。分散処理（ぶんさんしょり）ともいう。並列コンピューティングの一形態に分類されるが、一般に並列コンピューティングと言えば、同時並行に実行する主体は同じコンピュータシステム内のCPU群である。ただし、どちらもプログラムの分割（同時に実行できる部分にプログラムを分けること）が必須である。分散コンピューティングではさらに、それぞれの部分が異なる環境でも動作できるようにしなければならない。例えば、2台の異なるハードウェアを使ったコンピュータで、それぞれ異なるファイルシステム構成であっても動作するよう配慮する必要がある。 問題を複数の部分問題に分けて各コンピュータに実行させるのが基本であり、素数探索や数多く試してみる以外に解決できない問題の対処として用いられているものが多い。分散コンピューティングの例としてBOINCがある。これは、大きな問題を多数の小さな問題に分割し、多数のコンピュータに分配するフレームワークである。その後、それぞれの結果を集めて大きな解を得る。一般的に処理を分散すると一台のコンピュータで計算する場合と比べ、問題データの分配、収集、集計するためのネットワークの負荷が増加し、問題解決の為のボトルネックとなるため、部分問題間の依存関係を減らすことが重要な課題となる。 分散コンピューティングは、コンピュータ同士をネットワーク接続し、効率的に通信できるよう努力した結果として自然に生まれた。しかし、分散コンピューティングはコンピュータネットワークと同義ではない。単にコンピュータネットワークと言った場合、複数のコンピュータが互いにやり取りするが、単一のプログラムの処理を共有することはない。World Wide Web はコンピュータネットワークの例であるが、分散コンピューティングの例ではない。 分散処理を構築するための様々な技術や標準が存在し、一部はその目的に特化して設計されている。例えば、遠隔手続き呼出し (RPC)、Java Remote Method Invocation (Java RMI)、.NET Remoting などがある。.

マルチコア

マルチコア (Multiple core, Multi-core) は、1つのプロセッサ・パッケージ内に複数のプロセッサ・コアを搭載する技術であり、マルチプロセッシングの一形態である。 外見的には1つのプロセッサでありながら論理的には複数のプロセッサとして認識されるため、同じコア数のマルチプロセッサと比較して実装面積としては省スペースであり、プロセッサコア間の通信を高速化することも可能である。主に並列処理を行わせる環境下では、プロセッサ・チップ全体での処理能力を上げ性能向上を果たすために行われる。このプロセッサ・パッケージ内のプロセッサ・コアが2つであればデュアルコア (Dual-core)、4つであればクアッドコア (Quad-core)、6つであればヘキサコア (Hexa-core)、8つは伝統的にインテルではオクタルコア (Octal-core) 、AMDではオクタコア (Octa-core)と呼ばれるほか、オクトコア (Octo-core) とも呼ばれる。さらに高性能な専用プロセッサの中には十個以上ものコアを持つものがあり、メニーコア (Many-core) と呼ばれる。 なお、従来の1つのコアを持つプロセッサはマルチコアに対してシングルコア (Single-core) とも呼ばれる。 レベル1キャッシュが2つあり、レベル2キャッシュは2つのコアと共有される。.

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メッセージ (コンピュータ)

メッセージ（message）とは、言付け、伝言、伝送文などの意味がある。 計算機科学におけるメッセージパッシングとは並列コンピューティング、オブジェクト指向、プロセス間通信で使われる通信方式である。プロセスもしくはオブジェクトといったモデルではメッセージ(ゼロ以上のバイト、複雑なデータ構造、プログラムコードも)を送ったり受けたりできる。メッセージを待つことによって同期 (計算機科学)することも出来る。メッセージパッシングに基づく主なモデルとしてアクターモデルやプロセス代数がある。 Microsoft Windows などのオペレーティングシステムにおいて、メッセージとは、オペレーティングシステム上で動くアプリケーションで、オペレーティングシステムが管理しているデバイスからの入力をアプリケーションまで伝えることまたはその内容のことである。 オペレーティングシステムはメッセージをメッセージキューに保管し、アプリケーションはメッセージキューに保管されていたメッセージを受け取り、それを元に処理を行う。例えば「(10, 20) 左クリック」という情報をオペレーティングシステムが感知したらオペレーティングシステムはその情報をメッセージキューに保管する。アプリケーションはそのメッセージを受け取って対応した処理を行う。 アプリケーションは常にオペレーティングシステムからのメッセージを待機するようなプログラムになっており、この一連のプログラムの機構をメッセージループという。.

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ボトルネック

ボトルネック概念図 ボトルネック (bottleneck) とは、システム設計上の制約の概念。英語の「瓶の首」の意。一部（主に化学分野）においては律速（りっそく、「速さ」を「律する（制御する）」要素を示すために使われる）、また『隘路（あいろ）』と言う同意語も存在する。 80-20の法則などが示すように、物事がスムーズに進行しない場合、遅延の原因は全体から見れば小さな部分が要因となり、他所をいくら向上させても状況改善が認められない場合が多い。このような部分を、ボトルネックという。 瓶のサイズがどれほど大きくても、中身の流出量・速度（スループット）は、狭まった首のみに制約を受けることからの連想である。 ボトムネックは誤記。.

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フリンの分類

フリンの分類（フリンのぶんるい、Flynn's taxonomy）は、マイケル・J・フリン（Michael J. Flynn）が1966年に提案したコンピュータ・アーキテクチャの分類法である。.

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CPU

Intel Core 2 Duo E6600) CPU（シーピーユー、Central Processing Unit）、中央処理装置（ちゅうおうしょりそうち）は、コンピュータにおける中心的な処理装置（プロセッサ）。 「CPU」と「プロセッサ」と「マイクロプロセッサ」という語は、ほぼ同義語として使われる場合も多いが、厳密には以下に述べるように若干の範囲の違いがある。大規模集積回路（LSI）の発達により1個ないしごく少数のチップに全機能が集積されたマイクロプロセッサが誕生する以前は、多数の（小規模）集積回路（さらにそれ以前はディスクリート）から成る巨大な電子回路がプロセッサであり、CPUであった。大型汎用機を指す「メインフレーム」という語は、もともとは多数の架（フレーム）から成る大型汎用機システムにおいてCPUの収まる主要部（メイン）、という所から来ている。また、パーソナルコンピュータ全体をシステムとして見た時、例えば電源部が制御用に内蔵するワンチップマイコン（マイクロコントローラ）は、システム全体として見た場合には「CPU」ではない。.

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NUMA

NUMA（Non-Uniform Memory Access、ヌマ）とは、共有メモリ型マルチプロセッサコンピュータシステムのアーキテクチャのひとつで、複数プロセッサが共有するメインメモリへのアクセスコストが、メモリ領域とプロセッサに依存して均一でないアーキテクチャである。.

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