X10 (プログラミング言語)と並列計算間の類似点
X10 (プログラミング言語)と並列計算は(ユニオンペディアに)共通で7ものを持っています: ロック (情報工学)、プログラミング言語、プロセッサ、クレイ、タスク、IBM、Lock-freeとWait-freeアルゴリズム。
ロック (情報工学)
情報工学におけるロック (lock) とは、計算機システム内に複数の動作主体(プロセス,スレッド等)のある環境で、データやデバイスなどのリソースへのアクセス制限を課す同期機構。ロックは並行性制御ポリシーを実施する手法のひとつである。アクセス制限を課す動作を「ロックする」,「ロックを取得する」などと表現する.また対義語として,制限を解除することをunlock(アンロック,ロック解放,ロック解除)と言う..
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プログラミング言語
プログラミング言語(プログラミングげんご、programming language)とは、コンピュータプログラムを記述するための形式言語である。なお、コンピュータ以外にもプログラマブルなものがあることを考慮するならば、この記事で扱っている内容については、「コンピュータプログラミング言語」(computer programming language)に限定されている。.
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プロセッサ
プロセッサ は、コンピュータシステムの中で、ソフトウェアプログラムに記述された命令セット(データの転送、計算、加工、制御、管理など)を実行する(=プロセス)ためのハードウェアであり、演算装置、命令や情報を格納するレジスタ、周辺回路などから構成される。内蔵されるある程度の規模の記憶装置までを含めることもある。プロセッサー、プロセサ、プロセッシングユニット、処理装置(しょりそうち)ともいう。「プロセッサ」は処理装置の総称で、システムの中心的な処理を担うものを「CPU()」(この呼称はマイクロプロセッサより古くからある)、集積回路に実装したものをマイクロプロセッサ、またメーカーによっては(モトローラなど)「MPU()」と呼んでいる。 プロセッサの構成要素の分類として、比較的古い分類としては、演算装置と制御装置に分けることがある。また、理論的な議論では、厳密には記憶装置であるレジスタすなわち論理回路の用語で言うところの順序回路の部分を除いた、組み合わせ論理の部分のみを指すことがある(状態機械モデルと相性が悪い)。の分類としては、実行すべき命令を決め、全体を制御するユニットと、命令を実行する実行ユニットとに分けることがある。.
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クレイ
レイ・インコーポレイテッド (Cray Inc.) は、アメリカワシントン州シアトルのスーパーコンピュータ製造企業。その前身であるクレイ・リサーチ (Cray Research, Inc., CRI) は1972年にコンピュータ設計者シーモア・クレイによって設立された。1989年、シーモア・クレイは自身の会社クレイ・コンピュータ (Cray Computer Corporation.
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タスク
タ.
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IBM
IBM(アイビーエム、正式社名: International Business Machines Corporation)は、民間法人や公的機関を対象とするコンピュータ関連製品およびサービスを提供する企業である。本社はアメリカ合衆国ニューヨーク州アーモンクに所在する。世界170カ国以上で事業を展開している。.
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Lock-freeとWait-freeアルゴリズム
Lock-freeとWait-freeアルゴリズムとは、共有データにロックをかけてアクセスを防ぐアルゴリズムとは違い、複数のスレッドが同時並行的に、ある対象データを壊すことなしに読み書きすることを可能にするアルゴリズムである。Lock-free とはスレッドがロックしないことを意味しており、全てのステップにおいてシステムが必ず進行する。これはLock-free ではミューテックスやセマフォといった、排他制御のためのプリミティブを使ってはならないことを意味する。なぜならロックを持っているスレッドの実行が中断した場合、全体の進行を阻止しうるからである。Wait-free とは、他のスレッドの動作に関係なく、スレッドがいかなる操作も有限のステップで操作を完了させられることを指す。あるアルゴリズムがLock-freeであるがWait-freeでないことはありうる。Wait-free なアルゴリズムは Lock-free である。.
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X10 (プログラミング言語)と並列計算の間の比較
並列計算が191を有しているX10 (プログラミング言語)は、23の関係を有しています。 彼らは一般的な7で持っているように、ジャカード指数は3.27%です = 7 / (23 + 191)。
参考文献
この記事では、X10 (プログラミング言語)と並列計算との関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください: