並列処理

2025年11月16日

並列処理

英語表記: Parallelism

概要

並列処理とは、複数の独立した処理装置（CPUコアやプロセッサ、GPUなど）を用いて、複数のタスクや一つの大きなタスクの分割された部分を「物理的に同時」に実行する処理方式のことです。これにより、単一の処理装置で実行する場合と比較して、処理時間を大幅に短縮し、システムの全体的なスループットを向上させることが可能となります。特に、「並行処理」（Concurrency）と対比される際に、ハードウェアリソースの存在が決定的な違いを生む、基礎中の基礎となる重要な概念だと感じています。

詳細解説

並列処理は、タクソノミ「並行・並列処理」の中でも、「並行と並列の基礎」を理解する上で最も重要な概念の一つです。その本質は、単にタスクを効率よく管理する（並行処理）のではなく、計算能力そのものを物理的に増強する点にあります。並列処理の究極の目的は、処理速度の最大化と、巨大な計算負荷を持つ問題の解決です。

動作原理とキーコンポーネント

並列処理の動作原理は非常にシンプルです。処理すべき大きなタスクを、独立して実行可能な小さなサブタスクに分割し、それらを異なる複数のハードウェアリソースに同時に割り当てます。

この処理を実現するための主要なコンポーネントは、システムの高速化の歴史そのものと密接に関わっています。

マルチコアCPU (Multi-core CPU):
現代のほとんどのコンピュータに搭載されています。一つのCPUパッケージ内に複数の独立した演算ユニット（コア）が組み込まれており、OSやアプリケーションはこれらのコアに対して同時に処理を割り当てます。コアが多ければ多いほど、理論上の並列度が高くなりますね。
マルチプロセッサシステム:
サーバーや高性能計算（HPC）環境では、複数の物理的なCPUチップをマザーボードに搭載します。これにより、コアレベルだけでなく、プロセッサレベルでの大規模な並列処理が可能となり、特に巨大なデータセンターやスーパーコンピュータで利用されています。
GPU (Graphics Processing Unit) 並列:
GPUは、数千もの単純な演算ユニット（コア）を持つ構造をしており、特に同じ計算を大量のデータに対して同時に適用する「データ並列処理」に非常に優れています。この特性から、機械学習のトレーニングや科学技術計算など、大量の行列演算が必要な分野で爆発的に普及しました。

並行処理との決定的な違い

私たちがこのタクソノミ「定義と違い」の中で並列処理を学ぶ意義は、並行処理との違いを明確にすることにあります。

並列処理：複数のリソース（コア）で、文字通り同時に実行します。処理時間が短縮されます。
並行処理：単一のリソース（コア）で、タスクを高速に切り替えながら実行します（時分割）。見かけ上同時ですが、物理的には瞬間ごとに一つのタスクしか実行されていません。

並列処理は、ハードウェアの進化（マルチコア化）によって初めて実現可能になった、現代コンピューティングの高速化の根幹を担う技術なのです。タスクをいかに効率よく分割し、異なるコア間で通信のオーバーヘッドを最小限に抑えるかが、並列処理の性能を左右する重要な課題となります。

具体例・活用シーン

並列処理は、私たちが日常的に利用する高性能なアプリケーションの背後で、常に活躍しています。

ウェブサーバーの処理能力向上:
大規模なウェブサイトでは、同時に数千、数万のユーザーからのリクエストを処理する必要があります。この際、リクエストごとに処理を分割し、サーバー内のマルチコアCPUやクラスター化された複数のサーバー（マルチプロセッサシステム）に割り当てて並列に実行します。これにより、待ち時間なく迅速にレスポンスを返すことが可能となり、ユーザー体験が向上します。
大規模シミュレーションとモデリング:
気象予報のシミュレーションや、新薬開発のための分子構造解析など、膨大な計算が必要な分野では、問題を空間的または時間的に分割し、スーパーコンピュータの数万のコアに並列に割り当てます。もしこれを単一のコアで実行しようとすれば、計算完了までに数年かかるような問題でも、並列処理のおかげで数時間で結果を得られるようになるわけです。

【理解を深めるためのアナロジー：パン屋の生産ライン】

並列処理を理解するために、パン屋さんの例を考えてみましょう。

あなたは、注文が殺到している大人気のパン屋のオーナーだとします。

並行処理（単一の職人）：一人のベテラン職人（単一コア）が、生地をこねる作業を1分、具材を詰める作業を1分、焼く作業を1分と、目まぐるしく作業を切り替えながら、すべてのパンを少しずつ進めていく状態です。職人は一人なので、全体の作業時間はどうしても長くなってしまいますが、どのパンも途中で止まることなく進んでいるように見えます。
並列処理（複数職人のチーム）：オーナーが、生地こね担当の職人、具材詰め担当の職人、焼き担当の職人、というように、複数の独立した職人（CPUコア）を同時に投入する状態です。この場合、生地こねと具材詰めが物理的に同じ瞬間に進行します。

並列処理の魔法は、この「複数の職人」の連携によって、パンの完成までのリードタイム（処理時間）が劇的に短縮されることにあります。この例からわかるように、「並行と並列の基礎」において、並列処理は投入する物理的なリソースの量が、性能向上に直結する最も強力な手段であることがわかりますね。