Parallelismとは｜同時処理は並列と並行（Concurrency）がある

作成日：2025-04-28

更新日：2025-04-28

形容詞：
parallel
並列の

並列ってどういうこと？

まずは、
Concurrency（並行）と
Parallelism（並列）の違いを見てみよう

ConcurrencyとParallelismの違い

概要

Concurrency（並行）

Concurrency is about dealing with lots of things at once.
たくさんのことを、同時に扱う

Parallelism（並列）

Parallelism is about doing lots of things at once.
たくさんのことを、本当に同時に実行する

イメージの違い

Concurrency（並行）
- 一人での、ジャグリング
  - １個受け取って、１個投げる
  - それを大量に素早くやる

Parallelism（並列）
- 多人数での、ライン工場での作業
  - 分担して早く終わらせる
  - （１人でマルチ作業をするわけではない）

生産性アップの違い

Concurrency（並行）
- １人が、どれだけ早くできるか
- １人が、どれだけ多くできるか

Parallelism（並列）
- 働き手を、いかに増やすか
- ＝ GPU がたくさんあるか

構造の違い

Concurrency（並行）
- Concurrency is about structuring programs as collections of independently executing processes.
- Concurrency = 構造をきれいにすること

Parallelism（並列）
- Parallelism is about executing multiple tasks at the same time.
- Parallelism = 複数を同時に計算させること

今後はParallelismが当たり前

こういう言葉を、よく聞く

Parallel programming
- 並列プログラミング
Asynchronous programming
- 非同期処理
Distributed computing
- 分散コンピューティング

Parallelism is becoming the new standard in computing.It’s no longer optional — it’s essential for future technology.
パラレリズム（並列処理）は、これからの世界で当たり前になっていく！
選択肢ではなく、必須スキル

なぜ当たり前？

なぜParallelismが当たり前か？

理由１｜CPUの「クロックアップ」に限界がきてるから

クロックアップとは

クロック周波数（GHz）を上げること
- クロック周波数 = １秒間に何回計算させるか
クロックを上げるとは
- 仕事量を増やすこと
- つまり、猛烈に（１秒間に何回も）計算させること

クロックアップを続けると、発熱と電力消費がすごくなる
- より短時間で、より多くの仕事をするから
  - （例：１秒間に数10億回の計算）
- 計算には、電気を使う
- だから、熱くなる（冷却必須）

パソコンが熱いとき、頑張ってるときは、この状態。

理由２｜処理量が爆発してるから（AI、ビッグデータ、ゲームなど）

一個一個やってたら間に合わない
労働力を増やすしかない
- つまり、マルチコアCPU
- （4コア、8コア、16コア…）

もう一人でなんとかするのは無理

一人でやるより分担せよ

Speed once ruled. Now, parallelism reigns.
今まではスピードの時代だった。
今後は、並列性の時代。

補足｜CPUとGPU

CPU（Central Processing Unit）

The brain of the computer, designed to handle a wide range of tasks sequentially.
- コンピューターの脳
CPU is optimized for general-purpose, sequential tasks.
- 何でもできる
- 順次処理（sequential）でこなす技術者

GPU（Graphics Processing Unit）

A specialist built to perform thousands of simple operations at the same time.
- スペシャリスト
CPU is optimized for specialized, massively parallel tasks.
- 専門的
- 大量の計算を、一気に（並列で）こなす

Parallelismの実現には
GPUが必要ってこと

項目	CPU	GPU
タスクの種類	汎用的（General-purpose）	専門的（Specialized）
処理方式	直列（Sequential）	並列（Parallel）
コア数	少ない（2〜32コア）	とても多い（数千コア）
向いていること	OS操作、Web検索、一般的なプログラム実行、軽いゲーム	AI学習、3Dレンダリング、大量演算
イメージ	1本の道を、速くて器用な車が走ってる	何千本もの道を、同時に何千台の軽トラが走ってる

AIを使うには
性能のいいパソコンが必要なのかな？

AIを使うだけなら
一般的なパソコンでOKなのよ

AIとParallelism

目的	必要スペック
AIを開発・学習（Training）したい	高性能GPU必須！
AIを使う（Inference）だけ	普通のPCでOK！

AIは、Parallelismが得意
- 例）ディープラーニングは、超並列
ただし、アプリやツールはサーバー（データセンター）で計算してるため、
- 一般のパソコンでは、結果を受け取るだけ
- → だからそんなに高性能じゃなくてもOK

参照

Rob Pike (Go言語開発者)
Seven Concurrency Models in Seven Weeks by Paul Butcher
A History of the Modern Computer by Paul E. Ceruzzi
Computer Architecture: A Quantitative Approach by John L. Hennessy and David A. Patterson
Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
Attention Is All You Need by Vaswani et al.
NVIDIA GPU Architecture Whitepapers
Microsoft Official Blog “Microsoft and OpenAI extend partnership”
OpenAI Official FAQ
Intel Developer Zone

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【Notes for “Parallelism” Article】

#Structure Intent
Started by clarifying the general concept of “parallelism” in everyday language.
Moved into contrasting “parallelism” and “concurrency” with relatable metaphors like juggling and factory lines.
Concluded by linking these concepts to real-world computer processing and hardware scalability.

#Writing Design
Used clear definition-first structure to ground the reader before introducing comparisons.
Employed analogies (e.g., juggling vs. factory work) to maintain engagement and aid intuitive understanding.
Broke down sections with consistent heading hierarchy for smooth, rhythmic reading flow.

#SEO Awareness
Naturally integrated the keyword “parallelism” in the title, headings, and body text without forced repetition.
Balanced simple phrasing with technical accuracy to support both search visibility and reader comprehension.
Focused more on educational clarity than on SEO optimization density, maintaining article authenticity.

This article wasn’t just about explaining a term — it was about building a bridge between abstract concepts and practical intuition, one careful analogy at a time.

author
月うさぎ

2025-04-28

編集後記：
この記事の内容がベストではないかもしれません。