ハードウェア的な資源の競合に起因するハザードである。 That information, along with your comments, will be governed by 並列化の種類 【解説】 1) 並列処理と逐次処理. スーパースカラとは、パイプライン処理のハードウェアを2セット以上並べて、同時に2個以上の命令を並列実行する手法だ。 もちろん、1個よりも2個、2個よりも3個を並列に実行した方が、命令処理能力が上がるが、マイコン内部の論理回路規模が大きくなりコストも高くなる。 このような場合、2つ目の命令で用いられている変数$2は、1つ目の命令で演算の対象になっているため、1つ目の命令の処理が全て終わらなければ正しい結果を返すことができない。そのため、直前の命令が全て終了するまでパイプラインを止める必要が発生し、これをデータ・ハザードという。レジスタが問題になる場合はWB→IDで、メモリの場合はMA→MAという関係で発生する。 一般的な非同期パイプラインは非同期回路で使う。その場合のパイプラインレジスタは非同期に駆動される。一般にステージ間で要求メッセージと応答メッセージをやり取りして処理を進める。例えば、あるステージで処理が完了したとき、次のステージから要求メッセージが来ていたら、応答メッセージを返し、前のステージには要求メッセージを送る。あるステージが応答メッセージを受け取ったら、入力レジスタから読み込むことができ、処理を開始できる。 本記事は「並列処理」について少し掘り下げた解説記事となります。プロセスについては→並行処理とは、並列処理とは、この機能を備えているのがUnityであれば「C# Job System」となります。並列実行ではシステム自体にマルチコアプロセッサが必要となります。つまり、マルチスレッドやマルチプロセスを駆使するアプリを開発したとしても並行処理はこれに比べて並列処理は並行処理では1つのコアに負荷がかかる作業となりますが、並列処理はそれぞれのコアがそれぞれの処理を全力で行うような感じです。ちなみに非同期は、この二つとは直接的に関係する概念ではありません。非同期はPCのデュアルコアと言うのはその実装方法として、一つは演算器を複数置いて単一命令で並列に計算を行わせる方法です。この方法は複数のデータを並列に処理させるのでもう一つの実装方法は、スレッド並列です。これは複数の演算器を起き、各演算器は一つのスレッドを実行します。つまり各スレッドが一つの仕事を担当し、複数のスレッドを並列に実行する方法です。現在の多くのGPUが採用しているSIMT方式は、スレッド並列の実行を行います。上から順番に処理を行う(逐次)プログラムのソースから切り出せる処理があるのであれば、それをスレッド（または連携して動作するプロセス）へ割り当てることができます。ただし、アプリケーション内の処理全てが独立しているわけではないので、並列プログラムにも逐次実行部分は残ります。処理をスレッドに割り当てるためには、スレッドを実装したライブラリ等が必要となります。2005年以降のマルチコアマイクロプロセッサ時代が来た事によって、並列の概念が開発の状況を変えていきました。C++も標準ライブラリに並列プログラミングをサポートする機能を持っています。C++11では現代のCPUはパイプライン化されており、複数の命令が同時に「実行中」になることが可能です。また、GPUは本質的に大規模な計算エンジンであるため、幾千もの計算を並列処理で実行することが可能です。CPUのパフォーマンスも改良され、CPUの計算速度はメモリにアクセスするスピードよりもずっと早くなりつつあります。なので現在のCPUはうまいことメモリへのアクセスによって発生するレイテンシを削減するようなことも行なってくれます。
When you sign in to comment, IBM will provide your email, first name and last name to DISQUS. データ・ハザードを防止するためには、プログラムをコンパイルする際などに、プログラムの内容に影響のない範囲でCPUに送る命令の順序を調整して、データ・ハザードが起きにくいようにする必要がある。また、ハードウェアによって、データを書き込むのと同時にパイプラインに投入することによってデータ・ハザードを軽減する方法もある。 並行と並列の違い. 列処理と言えますが、、）もn個プロセッサがあれば、理想的にはn倍の性能向上が得 られます。しかし、パイプライン処理では、各ステージが自分に必要な資源だけを持 てばよいのに対して並列処理は全プロセッサが全資源を持つ必要があります。すな また、後者はいわゆる「パイプライン処理」的な処理に適したもので、処理を複数の段階（パイプライン）に分け、それぞれのパイプラインを並列に動かすものである。こちらは、連続的にデータを処理する場合などに適している。 たとえば画像処理などでは前者の処理が使われることが多く� コンピュータ関連のパイプラインには、次のようなものがある。
制御ハザードは、分岐命令がある限り逃れることのできないハザードである。しかし、その影響を小さくすることはできる。その方法が初期の分岐予測機能付きCPUでは分岐命令を常に条件式の結果がYESであると仮定して分岐予測を行っていたが、後に以前の結果を記憶しておいて、それを元に分岐予測をする方式に改められ、さらに、記憶に2ビットを与え、同じ結果が2回続けば予測先を変更するように改められた。現在においても分岐予測の精度向上は重要な課題の一つであり、各社ともに常に分岐予測の精度を向上させるための研究が進められている。 並列化の種類【解説】1) 並列処理と逐次処理並列処理とは、一つのタスクをより小さなサブタスクに細分化し、複数のプロセッサを用いてこれらを並列に処理することによって全体の処理効率向上を図る手法である。一方、単一のプロセッサを用いて一つのタスクを逐次的に処理することを逐次処理と呼ぶ。2) 並列処理の効率性ある一つの結果を得るために実行される一つのタスクを、より小さな複数のサブタスクに分割する。その際、他のサブタスクが処理されることにより得られる結果がなければ、処理を開始できないサブタスクが含まれる場合、並列処理は不可能である。並列コンピュータにおいて、利用可能な全プロセッサが常時100％使い切られている状態が最も効率がよい並列処理の実施状況である。しかし前述のように、プログラムを実行順番に依存しないサブタスクに分割できない場合もある。並列処理の効率性を高めるには、プログラム開発の時点で並列処理を意識したプログラミングを注意深く行い、並列処理に適したプログラムを構成する必要がある。3) 並列化の種類プログラムを並列化する方法は、以下の３通りに分けられる。* データ並列化* タスク並列化* パイプライン並列化4) 並列化された代表的なアルゴリズムここでは、既に並列化手法が確立されているアルゴリズムの例を挙げる。* 行列の部分分割によるLU分解の並列化* 有限要素法や差分法による、ラプラス方程式の解を求める演算の並列化5) 並列プログラミング環境とツール並列プログラミングを行う際に使用する環境およびツールを紹介する。* OpenMPhttp://www.openmp.org/drupal/C/C++やFortran言語における共有メモリ並列プログラミングのためのAPI。* PVM(Parallel Virtual Machine)http://www.csm.ornl.gov/pvm/pvm_home.html複数コンピュータにより並列処理を行うためのソフトウェア。* MPI(Message Passing Interface)http://www.mpi-forum.org/並列処理でメッセージを送受信するための仕様。* pthread(POSIX Thread)http://www.opengroup.org/onlinepubs/007908799/xsh/pthread.h.htmlUNIX系OSで並列処理を行うためのライブラリ。OSS Course Naviのコンテンツは Copyright(C) Japan OSS Promotion Forum 2005-2012 IBM Knowledge Center は JavaScript を使用します。 スクリプトが使用不可になっているか、ご使用のブラウザーではサポートされていません。 JavaScript を使用可能にし、再試行してください。 以下、これらのユニットを有効利用するために、ユニット間にあとは1 - 5の繰り返しである。 パイプラインという言葉を出しながら使わないというひっかけでしょう。 問題中の「平均cpi」を「非パイプライン処理時のcpi」と捉えれば 1gips という答えもあり得ますが、その場合パイプラインの効率が考慮されてなく問題として不完全だと思います。 命令パイプラインによる並列化と同じ方法でループ処理を最適化するのが、ソフトウェアパイプラインです。 アウト・オブ・オーダー実行 *1 に似ているものの、命令の並べ替えがCPU ではなく コンパイラ で 行われる点に違いがあります。 コンピューターって何？と考えた時にcpuという言葉が浮かびますが、cpuの動作って意外と知らないことが多いですね。そもそも半導体のレベルで「0と1」が表現され、それを組み合わせて高速で演算をしているが、目に見えないので、捉えるのが難しいです 一般に、前のスレッドと後ろのスレッドでスレッドの競合を避けるために、キューに 制御の依存に起因するハザードである。 ライン生産方式の例で示したように、パイプライン処理は単一のデータの処理を高速化するわけではなく、データストリームの処理をする際のシステムのパイプラインを長くすると、パイプライン化されたシステムでは、あるステージが前のステージのリソース（回路、処理装置、メモリなど）を再利用できないため、一般に1つずつ処理するシステムよりも多くのリソースを必要とする。さらに言えば、パイプライン処理によって1つの命令の完了にかかる時間は増大する可能性がある。 パイプライン処理（パイプラインしょり）とは、コンピュータ等において、処理要素を直列に連結し、ある要素の出力が次の要素の入力となるようにして、並行（必ずしも並列とは限らない）に処理させるという利用技術である。 要素間になんらかのバッファを置くことが多い。 入社当時は「逐次処理を何個も並列にしたもの」が並列処理と考えていました。 しかし c 言語のような逐次処理の考え方で並列処理を行おうとすると、 例のように値が全く違います。 今回は簡単な例でしたが、実際に扱う回路はもっと複雑です。 時間的に隣り合うサイクルのステージが互いに独立した実装方式を採用した例としてimagination社のMetaがある。Metaは、最大で4つまでのソフトウェアに、パイプライン的な処理のパターンがある。スレッドを使うパターンに見られる。 ただの概念(言葉の意味)の確認です。 コンピュータの話で並行と並列というのは、CPUがどんな様子で仕事をするのか、と捉えます。 CPUのcoreが1つだけの場合、並列処理というのはありえません。 並行(concurrent) この項では5ステージ構成の基本的なパイプラインの構造をもとに説明するが、最新のCPUでは15ステージを超える多段パイプラインを備えるものもある（ステージ数は多ければ多いほど並列処理できる命令が増えるが、処理結果が反映されるまで時間がかかる（1命令を実行し終わるのに要すクロック数が増えるため）、パイプライン処理を行う場合にも、複数の命令同士が持つ依存関係から命令の投入を中断せざるを得ない状況が生じうるが、これをパイプラインハザードと呼ぶ。ハザードが発生すると処理速度の低下に繋がる。 パイプライン並列処理. 本記事は「並列処理」について少し掘り下げた解説記事となります。プロセスについては→【小ネタ】プロセスってなんだろう？という話スレッドについては→【小ネタ】スレッドってなんだろう？という話非同期については→Unity非同期完全に理解するための第一歩～非同期処理とは何か～ サンプル・ジョブを 3 つ以上のプロセッサーがあるシステムで実行した場合、 データを読み取るステージは 1 つのプロセッサーで動作を開始し、読み取ったデータでパイプラインへの入力を始めます。 Transformer パイプライン設計では、各ステージを釣り合わせることが重要である。上述の組み立てラインの例で言えば、エンジンの工程も車輪の工程も15分で済めば、スループットはさらに向上する。別の設計上の配慮すべき点として、ステージ間の適切なバッファの用意がある。ステージの処理時間が不定の場合や、パイプラインの途中でデータが生成されたり破壊されたりする場合には、バッファが特に重要である。
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