マルチコア対応が必要な理由 現在デジタルゲームの主流になっているハードウェアプラットフォームではマルチコアCPUが搭載される事が標準となっています。先日発表されたPS4では8コアがひとつのCPUに搭載されており、プログラムがマルチコアに対応する事により、8倍の性能を出す事ができます。しかし逆に言うとマルチコア対応していないプログラムは1/8の性能しか出せていないとも言えます。 マルチコア対応のプログラムを作成する場合はOSのサポートが必要です。OSはスレッドという単位でプログラムをCPUの各コアに割り振ります。プログラム側もスレッドによって分割される事を意識して作成する必要があります。OpenMPやIntelTBBのようなスレッドを扱う事をプログラマに意識させない仕組も登場していますが、プログラムをスレッド毎に分割して実行するという流れは変わりません。 ゲームロジックがマルチコア対応し難い
現在のマルチスレッドプログラミングの抱える問題点と、代替案をわかりやすく解説いたします。最近登場したConcurrent Revisionsも解説します。Read less
本日社内向けのTechTalkにて、並列・並行プログラミングに関する話を行いました。 昨今、プログラムの並列化はなくてはならないものとなっています。しかし、そのプログラミング環境は依然としてロックを用いたものが主流です。今回の発表の主張を端的に申し上げますと、 “Locks must go！” ということになります。並列プログラミングに銀の弾丸はありません。しかし、ロックは別の何らかの安全性を確保したプログラミングモデルで置き換えられなければいけません。そうでなければ、再現しにくいバグに苦しめられ、終電を逃す日々と決別することはできないでしょう。また、ロックによるプログラミングの抱える本質的問題にも言及しています。 この界隈の最新の動向として、去年OOPSLA’10にて発表されたConcurrent Revisionsについての解説も行なっております。また、弊社研究開発において、先日Con
米Intelが並列プログラムを容易にする言語拡張「Intel Cilk Plus」をオープンソース化し、またGCCへの実装が「cilkplus」ブランチで開始されたと発表した。x86_32およびx86_64アーキテクチャでテスト済みというLinux向けランタイムのソースコードも公開されている。 Cilk PlusはIntelが2010年に発表したC/C++向けの言語拡張。1990年代にマサチューセッツ工科大学で開発されたC言語拡張「Cilk」がベースで、プログラムの並列化を容易に実装できるキーワードや関数群が含まれる。Intelは2009年にCilk技術ベンダーのCilk Artsを買収し、Cilkの権利や技術を手に入れている。Cilk PlusはすでにIntelがリリースする「Intel Compiler」に搭載されているが、GCCなどほかのC/C++コンパイラではサポートされていなかっ
http://lucille.atso-net.jp/svn/angelina/algo/lock-free/ [EN] Here’s my implementation of Simon Doherty, Maurice Herlihy, Victor Luchangco and Mark Moir, Bringing practical lock-free synchronization to 64-bit applications. PODC 2004. pp. 31–39. http://www.cs.brown.edu/research/projects/transactional_memory.html – [JP] 64-bit 対応な lock-free queue を実装してみました。 この論文の特徴は、 o 64-bit 対応 o スレッド数をあらかじめ知ら
［CEDEC 2009］MSの川西裕幸氏が次期開発ツール「Visual Studio 10」の並列化支援機能を紹介 ライター：米田 聡 もはや，マルチコアプロセッサは，価格的にも特別なものではなくなってきている。写真は「Phenom II X4 965 Black Edition/3.4GHz」 PCの世界でも，またコンシューマゲーム機の世界でもマルチコアプロセッサが急速に広がっている。シングルコアでの性能が向上していた時代なら，プログラマーが黙っていてもハードウェアが新しくなればプログラムの高速化が期待できたのだが，マルチコア時代はそうはいかない。 プロセッサ全体のパフォーマンスは上がっていても，コア1個あたりの性能が上がっているとは限らないため，なにも考えていないプログラムはまったく性能が上がらないという状況になっており，プログラマー側にも努力が求められるようになったのだ。いわずとしれ
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インテルのCoreシリーズCPUが登場して以来、マルチコアCPUは爆発的に普及している。現在では比較的低価格なCPUでも複数のコアを搭載するようになり、現在販売されているPCのほとんどはマルチコアに対応しているといっても過言ではない。しかし、まだマルチコアCPUの性能を生かす、並列処理を行っているアプリケーションは多くない。 並列処理は、一般には実装が難しい、という印象があるようだ。確かにスレッドを駆使して処理を並列化する場合、スレッドの管理やスレッド毎の連携など、考慮しなければならないことが増え面倒ではある。しかし、プログラムを並列化するための言語規格「OpenMP」や、C++用の並列化ライブラリ「Threading Building Blocks」といった並列化支援技術を利用することで、プログラムの並列化へのハードルは大幅に低くなる。また、インテルの開発製品「Parallel Stud
従来は高級サーバーでしか採用されていなかったマルチCPU/マルチコアが、一般的なPCにも普及しつつある。このようなマルチCPU/マルチコア環境において、高速に動作するアプリケーションを開発するために注目されているのが「並列化」技術である。本記事では、この並列計算の基本的な考え方やそのメリット、利用できるライブラリなどについて紹介する。 ソフトウェアをより高速に動作せたい、というのはすべてのソフトウェア開発者にとって共通の悩みだろう。ユーザーにとって、高速なソフトウェアは作業効率が向上するだけでなくコスト削減にもつながる。そして、ソフトウェアを高速に動作させるための技術として現在注目を浴びているのが「並列化」である。 並列処理という概念自体は、さほど新しいものではない。スーパーコンピュータを用いたHPC（High-Performance Computing）の分野では、従来から高速化のために
コンピュータサイエンス研究科で並列コンピューティングのセミナーがあるというので聞きに行く（ほとんど現実逃避）。印象に残った話をメモ。 自分の書くプログラムが2008年以降高速にならなくても良いという人を除き、全ての人は並列化プログラムを書く必要がある。 1980年代以降、RAM のアクセス速度は毎年 9% しか向上していない。このため CPU の処理速度との乖離が加速度的に増加している（いた）。これによる不具合を軽減するための仕組みとしてキャッシュメモリがあり、プログラムの実行速度はキャッシュのヒット率に大きく依存する。 アルゴリズムやデータサイズによってキャッシュのヒット率は異なる。更に最近の CPU はそれぞれ容量・速度の異なるキャッシュを多段に装備している。このため、どのアルゴリズムがどういうサイズの計算をするときに最適なのかはもはや誰にも予測できない。 並列化なんてしたら更に訳がわ
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