SISDと分散コンピューティング

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SISDと分散コンピューティングの違い

SISD vs. 分散コンピューティング

225px SISD (Single Instruction stream, Single Data stream) とは、シングルプロセッサ（ユニプロセッサ）のコンピュータアーキテクチャで、単一の命令ストリームを実行し、一度に1つのデータだけを操作する方式である。いわゆるノイマン型アーキテクチャに対応する。 フリンの分類によれば、SISDであっても並列処理的性質が全くないわけではない。パイプライン処理やスーパースカラ実装による命令の並列実行は今ではSISDでも普通に行われている。. 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。.

並列計算

並列計算（へいれつけいさん、parallel computing）は、コンピュータにおいて複数のプロセッサで1つのタスクを動作させること。並列コンピューティングや並列処理とも呼ばれる。問題を解く過程はより小さなタスクに分割できることが多い、という事実を利用して処理効率の向上を図る手法である。また、このために設計されたコンピュータを並列コンピュータという。ディープ・ブルーなどが有名。 関連する概念に並行計算（へいこうけいさん）があるが、並行計算は一つのタスクの計算を並列化することにとどまらず、複数の相互作用しうるタスクをスレッドなどをもちいて複数の計算資源にスケジューリングするといった、より汎用性の高い処理をさす。 特に、並列計算専用に設計されたコンピュータを用いずに、複数のパーソナルコンピュータやサーバ、スーパーコンピュータを接続することで並列計算を実現するものをコンピュータ・クラスターと呼ぶ。このクラスターをインターネットなどの広域ネットワーク上に分散させるものも、広義には並列計算に属すが、分散コンピューティングあるいはグリッド・コンピューティングと呼び、並列計算とは区別することが多い。.

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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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