連載目次 前回の「RubyのFile／IOクラスで入力と出力、ファイルの読み取りと書き込み、フィルター作成」では、データの入出力について解説しました。連載第11回に当たる今回は、スレッド、ファイバー、プロセスといったトピックについて解説します。 ThreadクラスやFiberクラスを使うことで、Rubyでも並列処理を記述することが可能です。また、前回紹介したIOクラスを使うことで、Rubyプログラムからプロセスを生成して入出力を行えます。 さまざまなプログラミング言語では並列処理のための仕組みが使えるようになっています。もちろんRubyも例外ではなく、ThreadクラスやFiberクラスを使って並列プログラムを書くことができます。 また、RubyからOS固有のコマンドを別のプロセスとして実行したり、自分自身をfork（フォーク）して別プロセスとしてRubyプログラムを実行したりすることがで
あだ名の多さは人気の証明？ POEという名前にはあきれるほど多くの寓意がこじつけられています。もともとはPerl Object Environment「Perlのオブジェクト環境」の頭文字を並べたものですが、POEの公式サイトを見てみると、Edgar Allan POE「エドガー・アラン・ポー」に始まり（そう、POEは「ポエ」ではなく「ポー」（ないし「ポゥ」）と読みます）、Parallel Object Executor「オブジェクトの並列処理機」、Pathetically Over-Engineered「涙がちょちょ切れるほど作り込みすぎた」、Perl Obfuscation Engine「Perl難読化エンジン」、Perl Objects for Events「イベント用Perlオブジェクト」、Persistent Object Environment「永続オ
目次 序 まえがき 1章イントロダクション 1.1 なぜ Erlangを使うべきか？ 1.2 Erlangの歴史 1.3 Erlangの特徴 1.3.1 ハイレベルな構成要素 1.3.2 並列プロセスとメッセージ渡し 1.3.3 拡張可能、安全、かつ効率的な並列性 1.3.4 ソフトリアルタイム性 1.3.5 堅牢さ 1.3.6 分散コンピューティング 1.3.7 統合とオープン性 1.4 Erlangとマルチコア 1.5 ケーススタディ 1.5.1 AXD301 ATMスイッチ 1.5.2 CouchDB 1.5.3 ErlangとC++との比較 1.6 Erlangをどのように使うべきか？ 2章 Erlangの基礎 2.1 整数 2.2 Erlangのシェル 2.3 浮動小数点数 2.3.1 数学的演算子 2.4 アトム 2.5 ブール 2.6 組 2.7 リスト 2.7.1 文字と文
アールエスコンポーネンツはこのほど、名刺サイズのスーパーコンピュータボード「Parallella board」の国内販売を「RSオンライン」で始めた。32GFLOPSの演算用アクセラレータを搭載し、複数を連結して高速並列処理をさせることも可能だ。価格は1万3500円（税別）から。 スーパーコンピューティングを一般にも広げる狙いからKickstarterで資金調達に成功したプロジェクトで、米Adaptevaが開発・製造。ARMベースの制御用SoCと演算用アクセラレータ「Epiphany III 16 core」の2チップを名刺サイズ基板に搭載する。1GバイトDDR3メモリ、USB 2.0ポート、Ethernetポート、microSDカードスロットも備え、HDMI出力も可能だ。 データシートによると、Epiphany IIIは16のRISCコア（1GHz動作）を搭載し、ピーク性能は32GFLO
Promiseは非同期処理をベースにした並列処理の実装方法の一種です。Promiseでは並列処理の各タスクが必ず1回実行されることが保証され、タスクとタスクからの結果を取得する処理を分離することできます。また、タスクの並列処理／直列処理をユーザーが自由に制御することができます。 ECMAScript Language Specification 6th EditionにPromiseが追加されたことから、しばらくの間JavaScriptの非同期処理に関する話題の中心はPromiseになると思われます。 Node.jsでも既にPromise対応したモジュールも多く、Promiseでのみ非同期処理を提供しているモジュールも存在します。Promiseを使用する機会は今後必然的に増えていくでしょう。 今回のエントリーでは、Node.jsでPromiseを使用する方法を説明します。コード例を中心に理
Cocoaの並列処理（GCDとNSOperation/NSOperationQueue）に関するまとめです。この記事ではいわゆる「スレッド」については扱いません。スレッドについては、前に記事を書いたのでそちらを参照してください。 Cocoaのマルチスレッドシステム - $ cat /var/log/shin スレッドによる並列処理からの脱却 スレッドは、歴史のある並列処理のための概念ですが、OSのカーネルの方にも密接に関わりがあるなど、抽象度は低めと言えます。 そこで、Cocoaでは、並列処理のための抽象度の高いインターフェースが提供されるようになりました。それがGCDとNSOperation/NSOperationQueueです。これらを使えば、スレッドを何個作成してタスクをどのように実行するか等の細かいことは、ランタイム側が全て決定してくれるので、ユーザは、並列処理したいタスクを定義し
概要 筑波大学計算科学研究センターは、全国共同利用施設として、一般公募による「学際共同利用プログラム」※1を実施しています。平成25年度に、茨城県立並木中等教育学校4年次（高校1年）の杉﨑行優（すぎざき・ゆきまさ）君の申請が採択されました。杉﨑君は筑波大学計算科学研究センターの朴泰祐教授と共同研究を進めた結果、スーパーコンピュータ「T2K-Tsukuba」※2を使った並列計算により、5×5の魔方陣の全ての解を求めることに成功しました。 魔方陣とは、正方形のマス目に、縦・横・斜めの合計が同じになるよう数字を置いたものです。5×5の魔方陣の全解は2億7530万5224通りあることがすでにわかっています。杉﨑君は「枝刈り法」を改良した求解アルゴリズムを考案し、スパコンに並列計算させるためのプログラムを開発しました。朴教授は、並列データの収集や並列化に関する詳細なアドバイスを行いました。並列計算
滅茶苦茶高速化されて、ライフチェンジング v1.5.0からはbundle config --global jobs 4とするとデフォルトとして設定できます(http://bundler.io/v1.5/whats_new.html) bundle installのドキュメントはこちら(GitHub) 注意！ @take からコメントがあり ちなみに pre1 だと後方互換性が保たれてないので pre2 を入れることをオススメします。 ref: https://github.com/bundler/bundler/issues/2600 とのこと。ご注意ください！ Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently re
Sandy Bridgeがやってきた！〜プロセッサの基本性能は順当に向上 ライター：米田 聡 開発コードネーム「Sandy Bridge」（サンディブリッジ）と呼ばれていたグラフィックス機能統合型CPUが，まもなく市場に登場する見込みだ。 Sandy BridgeとCPUクーラー，製品ボックス 従来のNehalem（＆Westmere）マイクロアーキテクチャからはかなりの進化があるとIntelはアピールに余念がないわけだが，では実際のところ，CPUとしての基本性能にはどういった違いが生じているのだろうか。ゲーム用途での検証は，追って掲載するレビュー記事に任せ，本稿では，4Gamerで独自に入手した「Core i7-2600K/3.40GHz」（以下，i7-2600K）と「Core i5-2500K/3.30GHz」（以下，i5-2500K），2つのSandy Bridgeプロセッサを用いて
ここ数日、 node.js で色々と作りはじめているのだが（node.js が一番力を発揮するのは、xmpp server や、push notification server のようにソケットを開きっぱなしにして非同期通信をするケースだと思うのだが、それについては来週のメルマガで詳しく解説する）、これで思い出すのが Microsoft 時代の「"thread hog" 退治」だ。 "thread hog" とは私が作った造語で、"memory hog" （メモリをやたらと使うプログラムのこと）と同じように、thread を不必要に作るプログラムのこと。 最初に出会った thread hog は、Microsoft が作っていた proxy server だった。コネクションが１０００を超すとやたらと遅くなり、しまいには落ちてしまうという欠点を持っていたため、一時は「出荷出来ないところか、
IBMのメインフレームにはJavaを高速に実行する仕組みが組み込まれている。JavaOne基調講演に続いて行われたIBMの講演では、そんな興味深い技術が紹介されました。 このメインフレームは8月末に発表されたばかりの新型で、1筐体で最大10万もの仮想サーバを実行可能という怪物のような性能のマシン。これひとつでその辺のデータセンター並の性能を持つといっても過言ではなさそうです。 しかも、商用マシンとしては初のハードウェアによるトランザクションメモリを搭載。ランタイム・インストゥルメンテーションなど多くの機能によってJava実行の高速化を実現したとのこと。業務用アプリケーションを実行するメインフレームにとって、Java性能が重要であることを示しているようです。 IBMの講演の一部を紹介しましょう。 4年前から取り組む IBM Distinguished Engineer、Java CTOのJo
2012年の現在、割と悩んでいるのでメモっておく。 年度末ぐらいに再調査の予定。・・なので暫定ですよ。 まず前提として、現行のHadoopの実行フレームワークであるMapReduceは、実行効率は決して良くはないです。この辺が割と辛い。 とはいえ、大規模並列処理を一般的に行うという観点での品質や取り回しを考えた場合、”結果として”非常にバランスがとれており、普及している。その上で、このMapReduceですが、今後の見通しについては、潮流は今のところ二つに割れているよう見える。ので、その辺のメモ。 ■YARN 一つの方向性は、現在のHadoop2.0系で実装されているMapReduce2.0、というか、MapReduceとは別の実行基盤を利用するという方向ですね。すなわちBSPや、MPIを利用する。要は、今までの並列処理の成果をそのまま利用しましょう、という流れに近い。 MapReduce
スーパーコンピューター並のシステムすら構築できる強力なハードとソフトオープンソースで開発、誰でも99ドル(約7700円)から利用できるようにしよう、というプロジェクトが「Parallella」です。 Parallella: A Supercomputer For Everyone by Adapteva — Kickstarter 「今、私たちは1つのプロセッサーが1つのタスクを行うというシングルスレッドコンピューターを使っています。それはそれですごいことなのですが、処理頻度の限界やメモリーのボトルネックという問題に直面し、近年パフォーマンスの改善は望まれているレベルに達していません。この状況が続けば、過去30年間我々が経験してきた、毎年毎年コンピューターのパフォーマンスが向上するという状況は終わります。そして、その問題を解決するための答えがパラレルコンピューティングです」と語るのがこのプ
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