高速化

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ハードウエア

メモリインタリーブで高速化

計算機の記憶装置への読み書きの速度を上げるための技術に、記憶装置の分割があります。この技術は、記憶装置をいくつかの独立した区画に分け、それぞれの区画に同時に接続できるようにすることで、データのやり取りを速くするものです。まるで大きな図書館の蔵書を、主題ごとに複数の書庫に分けて管理するようなものです。もし書庫が一つしかなく、全員が一つの場所に本を探しに来るとしたら、大変混雑して目的の本を見つけるまでに時間がかかってしまいます。しかし、書庫が複数あれば、それぞれの人が別々の書庫で同時に本を探すことができるので、全体として本を探す時間を短縮できます。 この技術も、図書館の例えと同じように機能します。計算機がデータを記憶装置に書き込んだり、記憶装置からデータを読み出したりする際、複数の区画に同時にアクセスすることで、全体的な処理速度を向上させることができます。例えば、四つの区画に分かれているとしましょう。計算機が四つのデータを読み書きしたい場合、分割されていない一つの記憶装置では、一つずつ順番に処理しなければなりません。しかし、分割された記憶装置であれば、四つの区画に同時にアクセスし、四つのデータを同時に読み書きすることが可能です。これにより、データのやり取りにかかる時間が大幅に短縮されます。 この技術は、現代の計算機で広く使われています。動画を見たり、複雑な計算をしたり、大きなデータを扱ったりする際に、この技術は大きな役割を果たしています。もしこの技術が無かったら、計算機の動作は非常に遅くなり、今の様な快適な利用は難しかったでしょう。記憶装置の分割は、計算機の性能向上に欠かせない重要な技術と言えるでしょう。
アルゴリズム

並列処理の限界?アムダールの法則を解説

計算機の処理を速くするために、複数の処理装置で同時に作業を行う方法を並列処理と言います。アムダールの法則とは、この並列処理を施した際に、処理全体がどれくらい速くなるかを予測する法則です。理想的には、処理装置の数を増やせば増やすほど作業は速く終わるように思えます。しかし、プログラムの中には、どうしても順番に処理しなければならない部分があります。例えば、前の作業の結果を使って次の作業を行う場合などです。このような部分は、いくら処理装置を増やしても速くなりません。アムダールの法則は、この並列処理できない部分が全体の処理速度にどう影響するかを示してくれます。 アムダールの法則を使うと、並列処理できる部分の割合と処理装置の数から、全体の処理速度の向上率を計算できます。例えば、プログラム全体のうち90%が並列処理でき、10%が並列処理できないとします。このプログラムを10個の処理装置で実行した場合、どれくらい速くなるでしょうか。アムダールの法則によれば、並列処理できない部分が全体の速度向上を制限するため、処理装置をいくら増やしても、10倍以上には速くなりません。具体的には、計算によって向上率の上限が分かります。 アムダールの法則は、並列処理による性能向上の効果をあらかじめ予測し、最適な処理装置の数などを検討する際に役立ちます。並列処理は、近年の計算機システムにおいて欠かせない技術です。しかし、その効果を最大限に引き出すためには、アムダールの法則を理解し、プログラムのどの部分が並列処理できて、どの部分が並列処理できないかをきちんと見極める必要があります。並列処理できない部分をいかに減らせるかが、処理全体を速くするための重要な鍵となります。
推論

推論を速く賢く:効率化の秘訣

機械学習の分野では、学習を終えた人工知能が、新たな情報をもとに答えを導き出す過程がとても大切です。この過程は、まるで人が既に知っている知識を使って考えるように、人工知能が予測や判断を行います。これを「推論」と呼びます。 人工知能は、大量のデータから規則性やパターンを学びます。この学習過程を経て、人工知能は新たなデータに出会っても、学んだ知識を応用して推論を行うことができます。例えば、猫の画像を大量に学習した人工知能は、初めて見る猫の画像でも「これは猫だ」と判断できます。これが推論の働きです。 この推論をいかに速く、無駄なく行えるかは、人工知能を実際に役立てる上で非常に重要です。例えば、自動運転の車の場合、周りの状況を素早く判断し、安全な運転を続ける必要があります。もし推論に時間がかかると、事故につながる危険性があります。また、膨大な量の情報を扱う場合、推論の効率を高めることで、処理にかかる時間や費用を大幅に減らすことができます。 推論の効率を高めるためには、様々な工夫が凝らされています。人工知能の仕組みをより軽く、簡素にすることで、処理速度を向上させる方法や、計算に使う道具を最適化する方法などがあります。また、データを整理し、必要な情報だけを使うことで、処理の負担を軽くする方法も有効です。 これから、推論の効率を高めるための様々な方法や考え方を詳しく説明していきます。これらの技術は、人工知能がより身近で役立つものになるために、欠かせない要素となっています。