「業務が組み込みメインでもそろそろ並行処理も避けて通れないよね」という雰囲気を年初から職場で醸し出し、勉強会を開くことにこぎつけました。内容は並行コンピューティング技法 ―実践マルチコア/マルチスレッドプログラミング
「職場の1人ができてもしょうがなくて、みんなの基礎がある程度揃ってないと話もかみ合わなくなるだろう」という思いが勉強会を選んだ理由の1つ。もう1つの理由は「勉強会ならサボらず最後まで読まざるをえないよね」という自分へのハッパがあります。今は他にも実用Git
前置きが長くなりましたが、まずは第１章「速くしたい人、手を挙げて！」です。
◯並列と並行の違い
・並行：複数の動作を同時に実行状態に保てる機能を備えていること。
・並列：複数の動作を同時に実行できること。
スレッドライブラリを使ってマルチスレッドプログラミングを実装し、シングルコア(Pentiumとか)でプログラムを実行した→並行処理
スレッドを使ったプログラムをCore i7で実行した→並列処理
ということですね。並列処理は並行処理に完全に包含される関係があります。
◯効率的な並行アルゴリズム
コア数に応じて処理時間が短くなる(2コアで1/2、4コアで1/4) が理想だけど、処理の一部は逐次処理が不可避な場合がほとんどで理想的な性能を得られることは殆どない。
特定のコア数を念頭においたアルゴリズムではなく、今後新しく発売されるCPU(16コアとか、32コアとか…)に応じて望ましい性能がそのまま発揮出来るように実装するのが目標。
◯スレッド化のステップ
通常の開発が1.仕様定義、2.設計、3.実装、4.テスト、5.チューニング、6.保守の流れを取るのに対し、スレッド化のステップは以下をとる。
- 分析：どこが並列可能かを見極める。並列化によりオーバーヘッドが生じるので重い処理を選ぶ。
- 設計と実装
- 正当性の検証：不完全なスレッドの実装により起きる問題の対応
- 性能チューニング：同期・競合・メモリキャッシュなどの問題への対応
逐次処理のソースで動く実装を固めるのが第１、いきなり並行処理アルゴリズムを実装すると元々の問題か、平行化に起因する問題か切り分けが必要になる。
◯歴史的な話
古くは複数の機器を組み合わせて処理を平行化する分散メモリプログラミングが主流だった。最近はCPUのマルチコア化が進んでいるので共有メモリプログラミングに移っている(本にはこんな記述無いんだけど理解があってるかな?)。
◯これから学んでいくこと
- 処理の分割の仕方。処理を並列化するのか、処理対象のデータを並列化するのか。
- 処理の分担をどう決めるか。最初に決めてしまうのか、ロードバランシングを考慮して動的に決めるのか。
- ロック、排他制御の定石 など
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