並列コンピューティングとは?

並列コンピューティングのしくみを理解するには、すべての並列処理が同じではないことを認識することから始めます。アーキテクチャ、ソフトウェア、および作業の分割方法はすべて、連携する複数のプロセッサをシステムがどのだけ効果的に活用できるかに影響を及ぼします。

ハードウェアの観点では、並列システムのプロセッサが情報を通信して共有する方法を定義する 3 つの主要なメモリ モデルがあります:

• 共有メモリ システムは、すべてのプロセッサに共通のメモリ プールへのアクセス権を付与します。これにより、プロセッサ間の通信は比較的容易ですが、同じリソースへのアクセスを求めて競合するプロセッサが増えるにつれて、潜在的なボトルネックが発生する可能性もあります。
• 分散メモリ システムは、各プロセッサに独自のプライベート メモリを割り当てます。プロセッサはメッセージを相互に渡すことによって通信します。これにより、複雑さが増しますが、大規模なワークロードに対しては非常に効果的にスケーリングできます。
• ハイブリッド モデルは、両方のアプローチを組み合わせることで、共有メモリの通信のシンプルさと分散メモリのスケーラビリティが組み合わせられます。最新のハイ パフォーマンス コンピューティング環境のほとんどは、このハイブリッド アーキテクチャの何らかのバリエーションに依存しています。

並列コンピューティングは、メモリ アーキテクチャだけでなく、作業そのものの分割方法もそれぞれ異なります。最も一般的な方法の 2 つに、タスクの並列処理とデータの並列処理があります。 

• タスクの並列処理は、プログラムの異なる部分が同時に実行されるように、異なるプロセッサに異なる処理を割り当てます。 たとえば、複数のユーザー要求を一度に処理する Web サーバーは、各要求を独立したタスクとして処理します。そうすることで、どの要求も別の要求が完了するのを待つ必要はありません。
• データ並列処理では、大きなデータセット間で同じ処理が分散され、各プロセッサがデータの異なる部分を同時に処理します。クラウド環境では、これは多くの場合、仮想マシンやコンテナー全体に作業を分散し、それぞれがワークロードの一部を独立して処理することを意味します。

IT リーダーや開発者が念頭に置くべき重要な点の 1 つは、ソフトウェアが自動的に並列アーキテクチャの恩恵を受けるわけではないということです。複数のプロセッサ間で作業を効果的に分散するように、アプリケーションを、特別に設計または調整する必要があります。シーケンシャル コンピューティング用に構築されたレガシ システムでは、多くの場合、並列インフラストラクチャを最大限に活用できるようになる前に、大幅な再構築が必要になります。この現実は、最新化戦略にとって重要な考慮事項です。

並列コンピューティングの技術的メカニズム、つまり複数のプロセッサ間で作業を分散して実行するしくみは、生の処理速度をはるかに超える利点を提供します。

• 速度とパフォーマンス: シーケンシャル システムで数時間、場合によっては数日かかるタスクを、わずかな時間で完了できます。時間に依存する分析情報が競争上の優位性を左右する組織にとって、これは大きな差別化要因です。
• スケーラビリティ: 並列システムは、ワークロードに合わせて拡張できます。10 トランザクションを処理する場合でも、1,000 万トランザクションを処理する場合でも、並列アーキテクチャを使用すると、需要に基づいてリソースを柔軟にスケールアップすることもスケールダウンすることもできます。
• コスト効率: 処理速度が速いということは、それだけコンピューティング リソースの消費時間を短縮できることを意味します。ワークロードが並列実行用に最適化されていると、多くの場合、組織はインフラストラクチャへの支出を抑えながら、より多くのことを達成できます。
• 信頼性とフォールト トレランス: 複数のプロセッサ間で作業を分散することで、1 つのコンポーネントで障害が発生した場合でも、システムの残りの部分が処理を続行できることを意味します。この回復性は、ダウンタイムがビジネスに実際に影響を与えるミッション クリティカルなワークロードで特に価値を発揮します。

物理的なインフラストラクチャの管理を複雑にすることなくこれらの利点を活用したい組織に対して、Microsoft Azure などのクラウド プラットフォームは並列コンピューティング機能を提供します。これには、ハイ パフォーマンス コンピューティング用に設計されたソリューションや大規模なバッチ処理が含まれます。これにより、自分で構築する手間をかけずにエンタープライズ レベルの並列処理にアクセスできます。

並列コンピューティングは、政府の研究機関のスーパーコンピューターだけが活用できるニッチなテクノロジではありません。今では、あらゆる主要産業で実行されている最も重要な業務の一部を支えています。

AI と機械学習モデル トレーニング

AI モデルをトレーニングするには、複雑な数学的演算を通じて膨大な量のデータを処理する必要があります。一度に何十億ものパラメーターを処理することも珍しくありません。 並列コンピューティングは、多くのプロセッサに同時に計算負荷を分散することでこれを実現可能にします。これにより、データ サイエンティストやエンジニアは反復処理を高速化し、より高度なモデルを構築できます。

金融サービス

金融機関は並列コンピューティングを利用して、リスク評価、不正検出アルゴリズム、リアルタイムのトランザクション処理を、シーケンシャル システムでは対応できない規模で実行しています。これらのワークロードの多くは、構造化トランザクション データ用に構築されたリレーショナル データベースで実行されます。企業規模のパフォーマンス要求を満たすことができるのは、並列コンピューティングのおかけです。ミリ秒が重要な場面で、競争力のあるプラットフォームと時代遅れのプラットフォームを分けるのは、多くの場合、並列アーキテクチャです。

ライフ サイエンスと医療

ゲノム解読、創薬、医療画像分析はどれも、膨大で非常に複雑なデータセットを生成します。 並列コンピューティングにより、研究者や臨床医は、これらのデータをこれまでは非実用的だった方法で処理できるようになり、ガン研究からワクチン開発まであらゆる取り組みを加速できます。

気象およびエンジニアリング シミュレーション

気象システムのモデリング、インフラストラクチャに対する構造ストレスのシミュレーション、複雑な環境全体での流体力学の挙動予測には、並列システムだけが確実に提供できる処理能力が必要です。これらのシミュレーションは、科学者やエンジニアが自信を持ってより多くの情報に基づいた判断を下すのに役立ちます。

ビッグ データ分析

あらゆる分野の組織が膨大な量のデータを保有しています。多くの組織では、そのデータは、大規模なクエリと分析用に構築された一元的なリポジトリであるデータ ウェアハウスに格納されています。 複数のノードにデータを分散するデータベース シャーディングなどの戦略は、並列コンピューティングと自然に組み合わせることができ、データ量が増えてもクエリのパフォーマンスを高速に維持できます。 並列コンピューティングは、分析プラットフォームが膨大なデータ リポジトリからの分析情報を高速にクエリし、処理し、明らかにするのに役立ちます。これにより、リアルタイムのビジネス インテリジェンスは、意欲的な目標ではなく実現可能なものになります。

これらのユース ケースに共通していることは、アクセシビリティです。クラウド インフラストラクチャにより、あらゆる規模の企業が並列コンピューティングを活用できるようになり、専用のオンプレミス ハードウェアという障壁を排除して、オンデマンドで大規模なコンピューティング リソースを利用できるようになりました。

並列コンピューティングは、現代の企業で実現可能なことを既に一変しましたが、このテクノロジは今も急速に進化し続けています。いくつかの新たなトレンドが、今後その機能とビジネスとの関連性をさらに押し上げる見込みです。

AI アクセラレーテッド コンピューティング

AI と並列コンピューティングの関係はさらに深まっています。画像処理装置 (GPU) やテンソル プロセッシング ユニット (TPU) などの専用ハードウェアは、AI トレーニングと推論に必要な超並列ワークロードを処理するように特別に設計されています。AI の導入が企業全体で拡大するにつれて、それを効率的かつ大規模にサポートできる並列インフラストラクチャの重要性も高まっています。

量子コンピューティングと並列処理の関係

量子コンピューティングは、情報を処理するための根本的に異なるアプローチです。これは、量子力学の原理を利用して、考え得る多くの解を同時に評価します。量子コンピューティングは依然としてテクノロジとして成熟途中ですが、並列コンピューティング機能を補完し、拡張する可能性は、暗号化、材料科学、複雑な最適化の問題などの分野に大きな影響をもたらします。

エッジ コンピューティング

多くの処理がデータの生成元に近づくにつれて、並列コンピューティングの原則もそれに追随しています。エッジ環境では、一元化されたデータ センターにすべてをルーティングすることなく、リアルタイム処理の要求に対応するために並列アーキテクチャにますます依存しています。この傾向は、エッジ デバイスが一般的であり、待機時間が重要な要素となる製造、物流、医療などの業界で特に重要です。

エクサスケール コンピューティング

エクサスケール コンピューティング システムでは、1 秒あたりに 1 京回の計算を実行できます。これらのシステムは、並列コンピューティングの最先端をになっており、科学的研究、国家安全保障、大規模シミュレーションの新しい領域を切り開いています。エクサスケール機能が最終的に商用クラウド環境にも広がると、エンタープライズ ワークロードのパフォーマンスの上限は大幅に引き上げられるでしょう。

クラウド プロバイダーは、これらの次世代並列コンピューティング機能をサポートするために必要なインフラストラクチャに多額の投資を行っています。そのため、企業が自ら構築または保守することなく、最先端のコンピューティング能力にアクセスすることがますます現実的になっています。 こうした機能が成熟するにつれて、組織のデータ統合に対するアプローチする方法も変わりつつあります。これにより、企業全体のデータをリアルタイムで統合し、処理することが容易になります。たとえば、Microsoft Azure は、AI を利用したデータ集約型の世界の需要に対応するために、ハイ パフォーマンス コンピューティング ポートフォリオを拡大し続けています。