Data Parallel

2025年11月16日

Data Parallel

英語表記: Data Parallel

概要

データ並列とは、並列アルゴリズム設計における基本的な手法の一つであり、処理対象となる巨大なデータセットを複数の小さなブロックに分割し、それらを複数の処理要素（プロセッサやコア）に同時に割り当てて処理を進める方式です。並行・並列処理の文脈において、特にすべての処理要素が同じ命令を独立したデータに対して実行する「単一命令・多重データ（SIMD）」型のアーキテクチャと非常に相性が良いという特徴を持っています。この手法は、データ並列とGPUというカテゴリの中で、GPUが持つ大量のコアを効率的に活用するための根幹を成す考え方であり、現代の高性能コンピューティングには欠かせない技術です。

詳細解説

データ並列の目的と仕組み

データ並列処理の最大の目的は、データ量が膨大であるにもかかわらず、そのデータに対して実行すべき操作が均一である場合に、計算速度を劇的に向上させることです。このアプローチでは、プログラムの制御構造（アルゴリズム自体）は一つですが、そのアルゴリズムが適用されるデータだけが分割されます。

並列処理の設計を考える際、私たちは「何を並列化するか」という問いに直面します。データ並列アルゴリズムは、タスクそのものを分割する機能並列（タスク並列）とは異なり、「データそのもの」を分割します。例えば、100万個の要素を持つ配列の各要素に定数を加算する場合、この100万個の要素を100個のプロセッサにそれぞれ1万個ずつ割り当てれば、理論上は処理時間を1/100に短縮できるわけです。

GPUアーキテクチャとの深い関連性

並行・並列処理の分野において、データ並列が「データ並列とGPU」というカテゴリで重要視されるのは、GPU（Graphics Processing Unit）の設計思想そのものがデータ並列処理に特化しているからです。CPUが少数の強力なコアで複雑なタスクを処理するのに対し、GPUは数千ものストリームプロセッサと呼ばれる単純なコアを搭載しています。

これらのストリームプロセッサは、それぞれが独立して動作するものの、基本的にはホストCPUから送られてくる「同じ命令」を、割り当てられた大量のデータに対して同時に実行するように設計されています。この「単一命令・多重データ（SIMD）」の原則こそが、データ並列処理の本質です。GPUを活用することで、大規模な行列計算や画像処理といった、データ並列性に富んだ処理を驚異的な速度で実行できるようになるのです。これは、並列アルゴリズムを実用化する上で、非常に大きなブレイクスルーをもたらしました。

スケーラビリティと効率性

データ並列アルゴリズムの優れた点は、そのスケーラビリティ（拡張性）の高さにあります。データ量が2倍、3倍と増えても、それに応じて処理要素（コア数）を増やせば、理論的には処理時間の増加を抑えることができます。また、処理要素間でやり取りする情報（通信）が、機能並列処理に比べて少なく済む傾向があるため、並列化によるオーバーヘッド（並列処理特有の管理コスト）を最小限に抑えやすいのも大きな利点です。ただし、データ分割が不可能な問題や、処理内容がデータによって大きく異なる問題には適用が難しいという側面も持っています。

具体例・活用シーン

データ並列処理は、私たちが普段利用している多くの技術の基盤となっています。特に、大量の均一な計算が求められる分野で威力を発揮します。

1. ディープラーニングの学習

ディープラーニングモデルの学習では、大量の訓練データ（画像やテキストのバッチ）に対して、同じ重み更新の計算（勾配計算）を繰り返し適用します。この際、訓練データを複数のGPUに分割し、各GPUが独立して割り当てられたデータに対する計算を同時に行うことがデータ並列処理の典型例です。これにより、モデル学習の所要時間が大幅に短縮されます。

2. 画像処理とフィルタリング

写真や動画の編集において、画像全体に「ぼかし」や「色調補正」といった同じフィルタを適用する場合、画像データをピクセル単位やブロック単位に分割し、各コアが独立してそのブロックのピクセル値を計算します。すべてのピクセルに対して同じ操作を行うため、データ並列アルゴリズムが最適です。

3. アナロジー：確定申告書の処理工場

データ並列の概念を理解するために、「確定申告書の処理工場」を想像してみてください。

ある工場に、1万枚の確定申告書が届きました。これらの申告書に対し、全員が同じ手順で「税率10%の計算」と「控除額の差し引き」という2つのステップを実行する必要があります。

データ分割: 1万枚の申告書を100枚ずつの束に分けます。
処理要素の配置: 100人の作業員（プロセッサ）を配置します。
並列処理: 各作業員は自分の担当する100枚の束に対して、全く同じ手順（同じ命令）を同時に実行します。隣の作業員がどの申告書を処理しているかを知る必要はありません。

もしこれが機能並列（タスク並列）であれば、一人の作業員が申告書の全工程を完了させますが、データ並列では、全員が同じ作業を大量のデータに対して同時に行うため、圧倒的なスピードで処理が完了するのです。データ並列アルゴリズムは、このように「大量にあり、同じ手順で処理できるデータ」を扱うときに、真価を発揮する素晴らしい手法なのです。

資格試験向けチェックポイント

データ並列は、特に上位の試験（基本情報技術者試験、応用情報技術者試験）で、並列処理の基礎知識やGPUの活用に関する問題として頻出します。並行・並列処理（マルチスレッド, GPU並列）の文脈でしっかりと理解しておきましょう。

定義と対比: データ並列処理は、データを分割し、すべてのプロセッサが同じ命令を実行する方式であることを理解してください。これに対し、機能並列（タスク並列）は、プログラムの処理手順（タスク）を分割し、異なるプロセッサが異なる命令を実行する方式である、という対比は頻出ポイントです。
SIMDとの関連: データ並列処理は、「単一命令・多重データ（SIMD）」アーキテクチャと強く結びついています。GPUがデータ並列処理に優れている理由として、このSIMD特性を挙げられるようにしておく必要があります。
GPUの活用: GPUコンピューティング（GPGPU）の文脈で、データ並列がなぜ重要なのか、その原理（大量のストリームプロセッサによる同時処理）を問われることがあります。画像処理、大規模な数値計算、機械学習（特に学習フェーズ）といった具体的な適用例をセットで覚えておきましょう。
並列アルゴリズムの選択: どのような種類の問題がデータ並列に適しているか（例：行列演算、ベクトル処理、要素間の依存関係が少ない問題）を判断する能力が求められます。