【Goで学ぶコンピューターサイエンス】並列処理と並行処理の違い

並列処理

並列処理は、複数のタスクを同時に実行することを指します。この実行は主にマルチコアプロセッサなどの複数のハードウェアスレッドを活用して行われます。つまり、複数のコアがそれぞれ別々のタスクを処理することで、処理を高速化します。

特徴

• 複数のタスクが同じタイミングで処理される
• 並列処理には複数のCPUコアまたはスレッドが必要
• パフォーマンスの向上（処理速度の向上）

イメージ図

Task 1: [----処理----]
Task 2: [----処理----]

Goサンプルコード

package main

import (
	"fmt"
	"math"
	"runtime"
	"sync"
)

// 配列内の要素を平方根に変換する
func parallelProcessing(arr []float64) []float64 {
	numCores := runtime.NumCPU() // 使用可能なCPUコア数
	runtime.GOMAXPROCS(numCores)

	chunkSize := len(arr) / numCores
	var wg sync.WaitGroup
	result := make([]float64, len(arr))

	// 並列で処理
	for i := 0; i < numCores; i++ {
		start := i * chunkSize
		end := start + chunkSize
		if i == numCores-1 {
			end = len(arr)
		}

		wg.Add(1)
		go func(start, end int) {
			defer wg.Done()
			for j := start; j < end; j++ {
				result[j] = math.Sqrt(arr[j])
			}
		}(start, end)
	}

	wg.Wait()
	return result
}

func main() {
	data := make([]float64, 1_000_000)
	for i := range data {
		data[i] = float64(i + 1)
	}

	result := parallelProcessing(data)
	fmt.Println("First 10 results:", result[:10])
}

Number of CPU cores: 4
First 10 results: [1 1.4142135623730951 1.7320508075688772 2 2.23606797749979 2.449489742783178 2.6457513110645907 2.8284271247461903 3 3.1622776601683795]

並行処理

並行処理は、複数のタスクを同時に進めているように見せることを指します。タスク間で処理を切り替えながら進行するため、実際には1つのCPUコアで複数のタスクを処理する場合もあります。

特徴

• タスク間の切り替えを繰り返して実行される
• 単一のコアでも実現可能
• スループットの向上（複数のタスクを効率よく管理）

イメージ図

Task 1: [--処理--]         [--処理--]
Task 2:          [--処理--]         [--処理--]

Goサンプルコード

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

// 時間のかかる処理
func task(name string) {
	for i := 1; i <= 3; i++ {
		fmt.Printf("%s: step %d\n", name, i)
		time.Sleep(1 * time.Second)
	}
}

func main() {
    // 並行処理
	go task("Task A") 
	go task("Task B")
	go task("Task C")

    // プログラムが終了しないように待機
	time.Sleep(5 * time.Second)
	fmt.Println("All tasks completed")
}

Task C: step 1
Task A: step 1
Task B: step 1
Task B: step 2
Task A: step 2
Task C: step 2
Task C: step 3
Task A: step 3
Task B: step 3
All tasks completed