"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
リングバッファのイメージ図 1. リングバッファとは何か 機能的にはFirst In First Out (FIFO)とも呼ばれるキューの一種であるが、リング状にバッファを置いてそれの中でReadとWriteのインデックスがグルグルと回る構造をとる事によって容量に上限ができることと引き換えに高速な読み書き速度を得たものである。キューを単に実装するだけなら山ほど方法があって線形リストを使ってもいいしスタックを2つ使っても原理的には可能だ。その中でもリングバッファを用いた方法の利点はひとえに性能の高さでありメモリ確保などを行わないお陰でシステム系の様々な場所で使われている。 これの実装自体は情報系の大学生の演習レベルの難度であるが少し奥が深い。まずリングバッファのスタンダードなインタフェースと実装は以下のようなものである。 class RingBuffer { public: explicit
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに シェルスクリプトで二重起動防止やロックをする方法を検索すると、いろいろな方法や書き方が見つかりますが、どれを使えばよいのか、本当に正しく動くのか、不安になりますよね？ ディレクトリ (mkdir) やシンボリックリンク (ln) を使った独自実装の例も見かけますが、エラー発生時や予期せぬ電源断、CTRL+C で止めたときなどでも問題は発生しないのでしょうか？ まず、ディレクトリやシンボリックリンクを使った独自実装はしない。これを肝に銘じてください。シェルスクリプトでのロック管理はとても難しく、一般的な排他制御の知識に加えて、シ
この記事は DeNA 20 新卒 Advent Calendar 2020 19日目の記事です。 はじめに MySQLやPostgreSQLに代表されるRDBMSではトランザクションと呼ばれる仕組みが提供されています。多くのWebアプリケーションエンジニアはこのトランザクションを駆使してDBとやりとりをするロジックを組み立てることになります。 しかし不整合を起こしたくない処理があるからといって闇雲にトランザクションを張ったり、トランザクションが張られているからと安心してアプリケーション側で闇雲にロジックを組み立ててしまうと思わぬバグを生むことになってしまいます。 このエントリでは、「トランザクションを張っておけば大丈夫」という考え方は危険な場合もあるということを、ありがちな実装例を交えて紹介していきます。 並列に処理されるトランザクション そもそも、トランザクションは全て直列に処理されるわ
リレーショナルデータベースシステムを趣味で開発している者です。 現在、開発中のシステムを並行トランザクションへ対応させることを検討しており、どのような手法があるのか調べたところ、SS2PLもしくはS2PLという手法が私と同じように自作をされている方々の中では多く採用されているようだと分かりました。 一方で、PostgreSQLやMySQLなどのプロダクションレベルで利用されているシステムではMVCCと呼ばれる手法が採用されているということも分かりました。 きっと後者の方が多くの場合で高いスループットが得られるということなのだと思うので、可能であればMVCCを採用したいのですが、あまり初学者向けの実装例も見当たらず、どうしたものかと悩んでおります。 SS2PL/S2PLとMVCCの実装の難易度・工数はどの程度違うものなのでしょうか？ また、初めてリレーショナルデータベースシステムを開発する者
TL;DR 並行処理を実装する人のこれからのスタンダードになる一冊。買い。 並行プログラミング入門 ―Rust、C、アセンブリによる実装からのアプローチ 作者:高野 祐輝 オライリージャパン Amazon 買ったら思いの外早く届いたのでパラパラと読み始めたら一気に読み終えてしまった。 総評 敢えて雑な喩え方をするなら The Art of Multiprocessor Programming (通称TAoMP本) の内容を薄めてRustやアセンブラや計算モデルを足したような本だった。 日本語の書籍としてはかなり珍しくWait-Free, Lock-Free, Obstruction-Freeの違いなどを適切に論じており、TTAS Lock, MCS Lock, TL2といった日本語では希少な情報が書かれているレアな本である。これらに付いて論じている日本語の本は知る限り (TAoMP本と昔僕
Goでの並行処理を徹底解剖！
並行処理をうまく使うのは難易度が高めです。 それゆえに、go文とチャネルについて基本的な文法書で知った後「並行処理ちゃんとできる！」の段階まで自力でたどり着くのは大変でしょう。 この本は、 *「並行処理ってやって何が嬉しいの？」 *「ゴールーチンとかチャネルとかって一体何者？」 *「ゴールーチンやチャネルを使ったうまいコードの書き方が知りたい！」 *「Goランタイムで並行処理をどううまく処理しているか知りたい！」 といった要望にお答えする、「Goでの並行処理」に関連した事柄について網羅的・徹底的に書きまくったものです。
H(uman-friendly) な grep コマンド hgrep をつくりました． github.com '\w+ で検索した時の出力 ファイルを特定のパターンで検索し，マッチした箇所を構文ハイライトしたコード片で表示します．超ざっくり言うと，ripgrep で検索して bat でマッチ箇所付近を表示するような感じです． grep -C によるコンテキスト表示に似ていますが，マッチ行が近い時は1つのコード片にまとめる，周囲何行を表示するかをヒューリスティックに少し賢く決めているなど，ちょっと出力は工夫しています． 動機 手元のリポジトリでコードを検索する時は 単純に grep で検索してマッチ結果を眺める grep | fzf のように検索結果を fzf で絞り込んだりプレビューする vim $(grep -l ...) のように検索結果をエディタで開く あたりを使い分けているのですが
シングルスレッドやマルチプロセスなどの並行処理の話について、 すぐに忘れてしまいます。 どうしたらもっと知識が定着すると思いますか？ 色んなライブラリーでAPIサーバーを立ててパフォーマンスの差などを見てみたりするのですが、結局よくわかりませんでした。 フレームワークに頼って実装していると、そのフレームワークが内部でどの様な仕組みで並列または並行処理しているのかが理解できず、ただ使っているだけの状態になり得ます。 フレームワークの設計者からすると、プログラマがそれらを気にしなくても利用できるというのがプロジェクトのゴールでもあるので、それはそれで正しいのですが「並列処理」や「並行処理」を理解したいというモチベーションでは逆にそれが邪魔をしてしまうかもしれません。 並行処理や並列処理を学ぶのであれば、API サーバ等といった物ではなく、コード片で学び始めるのが良いと思います。 例えば Rub
技術部の笹田です。今日で退職するので、バタバタと返却などの準備をしています。 本記事では、Rubyの並行並列処理の改善についての私の取り組みについて、おもに RubyKaigi 2022 と 2023 で発表した内容をもとにご紹介します。 並行と並列はよく似た言葉ですが、本記事では次のような意味で使います。 並行処理（concurrent processing）は、「複数の独立した実行単位が、待っていればいつか終わる（もしくは、処理が進む）」という論理的な概念で、古典的にはタイムシェアリングシステムなどが挙げられます。 並列処理（parallel processing）は、「複数の独立した実行単位のうちのいくつかが、あるタイミングで同時に動いている」という物理的な概念で、古典的には複数のCPU上で同時に実行させる、というものです。最近では、1つのCPU上で複数コアが同時に動いている、という
Go、Python、Kotlin、Rust、TypeScript の5つの言語について「並列処理、並行処理の手法」というテーマに絞り解説する「並列処理をGo/Rust/Kotlin/Python/JSで解説！思想の違いを体感しよう」。Python編では橘氏が登壇。Pythonで並列処理を行う際の設計方針と、実装上の癖について話します。 西川氏の自己紹介西川大亮氏（以下、西川）：ここからはPython編の「ちょっとしたデータ分析の並列化」というタイトルで、西川から話します。 GOに勤める西川です。今やっているのは、タクシーやハイヤーの営業支援。「お客さんを乗っけていない時間、どこを走ったらいいの？」とか「どういうところで待っていたら注文来やすいの？」というところのナビをする、「お客様探索ナビ」というサービスのいろいろなことをしています。小さなサービスなのでいろいろやっている感じですね。 Py
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米ペンシルベニア大学、米MIT、ポーランドのXIV Staszic High School、米国の研究機関Aarno Labs、米Stevens Institute of Technologyによる研究チームが開発した「Practically Correct, Just-in-Time Shell Script Parallelization」は、UNIXシェルで実行されるプログラムの速度を精度を保証しながら劇的に加速させるシステムだ。 このシステムはUNIXシェルにおいて、スクリプトを先読みして並列化を行う。これによりプログラム結果を正確な上で最大34倍高速化し、Webインデックスや自然
SQLite、複数クライアントからの同時書き込みを可能にする「BEGIN CONCURRENT」文を実装へ SQLiteの開発チームは、複数クライアントからの同時書き込みを可能にするBEGIN CONCURRENT文を実装していることを明らかにしました。 これまでSQLiteでは書き込みの同時実行はできず、つねに1つのクライアントだけが書き込み可能でした。 同時書き込み処理は、データベースのジャーナルモードが「wal」（Write-Ahead-log）もしくはwalを改良した「wal2」で、BEGIN CONCURRENT文を実行した場合に可能となります。 どのように同時書き込み処理が行われるのかについては、上記のWebページの説明を引用しましょう。 ロックが延期されることで同時書き込みが可能に まず、書き込み時のロックがCOMMITまで延期されることで同時書き込みが実現されると説明されて
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PHPは長きにわたり同期的、すなわち、あらゆる処理を上から順に実行していくというスタイルを取ってきました。 しかしたとえば、複数のURLからデータを取ってきて結果をまとめたいといった場合、時間のかかるHTTPリクエストは同時に投げたいですよね。 この用途にはGuzzleというライブラリが存在し、これを使えば同時にリクエストを投げられます。 しかし、ではHTTPアクセスとDBアクセスを同時にやりたい場合は？ 時間のかかる計算を裏でやりたい場合は？ などと考え始めると、こういった個別のライブラリでは対処しきれません。 ということで汎用的な非
Go でマルチスレッドプログラミングする際に最低限知っておくべきこと - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
この記事は、CYBOZU SUMMER BLOG FES '24 (クラウド基盤 Stage) DAY 10 の記事です。 こんにちは。クラウド基盤本部の野島です。Go は goroutine やチャネルなどの仕組みが備わっており、簡単にマルチスレッドなプログラムを書くことができる言語だと言われています。しかし、マルチスレッドプログラミングには独特の罠があり、何も知らない人が雰囲気でコードを書くとわかりにくいバグを仕込んでしまうリスクが非常に高いです。 この記事では、マルチスレッドプログラミングに詳しくない人に向けて、そのような罠を避けるための方法を紹介します。この記事は Go の基本的な使い方を知っていることを前提としています。 這い寄るデータ競合の恐怖 まずは以下のようなプログラムを考えてみましょう。これは複雑な計算を行って結果を返すような HTTP サーバーのコードです。 // 複雑
Goroutine はなぜ軽量スレッドと称されるのか
時間軸並行処理：ある時間の 『範囲』 において、複数のタスクを扱うこと並列処理：ある時間の 『点』 において、複数のタスクを扱うこと 書籍：Linux System Programming, 2nd Edition Chap.7 でも "時間" という観点での違いが言及されています。 Concurrency is the ability of two or more threads to execute in overlapping time periods. Parallelism is the ability to execute two or more threads simultaneously. 並行処理は、複数個のスレッドを共通の期間内で実行する能力のことです。 並列処理は、複数個のスレッドを同時に実行する能力のことです。 構成と実行並行処理：複数の処理を独立に実行できる 構成
GoとRust - 並行プログラミング編
はじめに こんにちはnasaちゃんです。 goroutine何も分からん!async/await何も分からん!となったのでそれぞれを比較しつつ理解を深めてみよう。という考えのもとGo, Rustの並行プログラミングの解説記事を書いてみました。 ところどころふわっとしているため、補足や指摘を貰えると大変助かります。 今回話すこと goroutineとは結局何なの Goの並行処理の仕組み goroutine(Go)とasync/await(Rust)の比較 Goのランタイム、Rustのランタイムの話 話さないこと 構文の違いについては特に触れない どちらが優れているとい言う話はしない ベースになっている思想については特に触れない TL;DR Goには標準のランタイムがあるよ、Rustではランタイムライブラリを使う必要があるよ Goはランタイムが中断再開を管理するよ、Rustではプログラマーが管
mattn 大学卒業後、ソフトウェアハウスやSIerなどでソフトウェア開発に携わる。vi派生のテキストエディタVimの日本語化やプラグイン、Go言語などでOSS（オープンソースソフトウェア）の開発・コミュニティ運営に参加し、2019年からGoogle Developers Expert。2021〜2023年 GitHub Stars。著書に『みんなのGo言語』（2016年、2019年に改訂2版、技術評論社、共著）、『Go 言語プログラミングエッセンス』（2023年、2025年に改訂新版、技術評論社、単著）がある。関西在住。 X:@mattn_jp GitHub プログラミング言語の学習において、チュートリアルや書籍で基本文法を押さえたあと、「手を動かして何かを作る」というのはよくあるステップです。しかし、基礎を終えたばかりのエンジニアにとって「何をつくればその言語の特性を深く理解できるのか
ちょいとした用途において、カジュアルにFargateの起動／停止を繰り返して、気ままに負荷全開かけていたら、あまりの違和感にCPU割り当てについて調査することにしました。 最近こんなことばっかやってる気がしますが、気に食わんかったからムカムカ解消に書くしかないんや。半分くらいブラックボックス与太話な感じで夜露死苦です。 はじまり とある処理を全開でFargateにやらせて、cpu=1024(100%), 2048(200%), 4096(400%) でどのくらい RPS (requests per second) でるかを計測していると、想定通りならほぼ比例でRPSが伸びるはずが、全然そうならないパティーンに遭遇。 並列過剰やエラー・バグ起因ではないことをほぼ確させた上で、まさかCPUガチャじゃあるまいなと試したら、まんまCPUガチャでしたということで、EC2からある話ではありますが、現在
Python Software Foundationのステアリングカウンシル（Steering Council）は、Pythonのグローバルインタプリタロック（Global Interpreter Lock）を解消する方向で開発を進めていくことを明らかにしました。 グローバルインタプリタロックとは？ グローバルインタプリタロックとは、その名前が示すとおりインタープリタ全体で1つのロックを持つことです。 これによりシングルスレッドのプログラムにおいては細かなロック制御が不要となって速度の向上がはかれる一方、マルチスレッドの平行性は制限されるという欠点があります。 また、スレッドセーフではないC言語などによるライブラリとの結合が容易となっています。 Pythonの標準実装であるCPythonでは、以前からグローバルインタプリタロックが採用されていました。 グローバルインタプリタロックを解消する
はじめに 2023年5月10日に開催されたEnablement Workshop for Gophersで「並行処理の基礎を学ぼう」というタイトルで講義を行ないました。 Enablement Workshop for Gophersは、ナレッジワークが学生向けに提供する手を動かしながら基礎を学ぶ"Enablement"の機会です。 今回のテーマは2023年6月21日〜23日に行われるEnablement Internship for Gophersに合わせて『並行処理』です。 具体的には主に以下のような並行処理の基礎や最近または今後のアップデートについてお話しました。 ゴールーチンとチャネル syncパッケージ コンテキスト 講義の様子はYouTubeで公開されています。 ゴールーチンとチャネル Goの有名な特徴の1つとしてゴールーチンとチャネルを用いた並行処理があります。 講義では、ゴー
POSIX準拠シェルスクリプトでマルチコアの能力を活用する並列処理の実装（最大並列数あり、GNU Parallel, xargsなし） - Qiita
はじめに シェルスクリプトで並列処理を行う場合、一般的には GNU Parallel か xargs を使うのではないかと思います。しかし GNU Parallel はその名の通り GNU が提供しているツールですし xargs も並列数を指定する -P オプションは POSIX で規定されてないので動作する環境が限られます。また、これらは外部コマンドであるためシェル関数を呼び出すことが出来ないという制限もあります。これをシェルスクリプトのみで実装することで、環境依存すること無く並列処理を実現することが出来ます。 補足 続編記事も書きました。 POSIX準拠シェルスクリプトでfind -print0やxargs -0を使わずにスペースや改行が含まれたファイル名を処理する 続・POSIX準拠シェルスクリプトでマルチコアの能力を活用する並列処理の実装（名前付きパイプ版） 実装 実は最大並列数の
Go並行プログラミング実務ガイド
モダン並行プログラミングパターンとベストプラクティス
ちょっとJavaのsynchronizedをGoに移植しようとしたはずが、なぜか１万文字の作文ができた - エムスリーテックブログ
AI・機械学習チームのブログリレーも9日目になりました。同チームの横本@yokomotodです。 本日はJavaとGoを題材に並行プログラミングまわりの自由研究をしたお話をしてみたいと思います。 3部構成で、パート1では発端となった「排他制御」について、パート2では「メモリの可視化」について、それぞれJavaとGoを比べてみました。 最後にパート3では、それらの動作を規定する「メモリモデル」について、わかりやすく解説されているリソースを紹介します。 長過ぎる！ 3行で！！ パート1: synchronized = 「排他制御」？ Java synchronized vs Go sync.Mutex Goで再入可能なロック？ 仮にGoで再入可能なロックを実装するなら？ Javaが再入可能を選択した理由 パート2. sycnhronized = 「排他制御」＋「メモリ可視性の保証」 Javaの
Ruby の開発をしている技術部の笹田です。娘が自転車に乗り始め、まだ不安なためずっとついていなければならず、少し追っかけまわしただけで息切れがヤバい感じになっています。運動しないと。 ここ数年、Ruby で並列処理を気軽に書くための仕組みである Ractor を Ruby 3.0 で導入するという仕事を、クックパッドでの主務として行ってきました（クックパッドから、これ、と言われていたわけではなく、Ruby を前進させるというミッションの上で行ってきました）。 Ractor は、もともと Guild という名前で開発をはじめ、2020年の春頃、Ractor という名前に変更することにしました。いくつかの機会で発表しています。下記は、RubyKaigi での発表の記録です。 A proposal of new concurrency model for Ruby 3 - RubyKaigi
Twitterで "green thread" という単語をたまたま見かけたので、知っていることをつぶやいたよ。 Green thread 言語のスレッドとOSのスレッドの関係 N:1 mapping 言語のスレッドの全てがひとつのOSのスレッドの上で実行されるもの。その代表が上記のJavaのgreen thread。 OSのシステムコールを呼ぶときには必ずnonblockingモードを使い、EAGAIN または EWOULDBLOCKが返ってきたときには他のスレッドの実行権に譲るようにする必要がある。うっかりシステムコールでブロックされてしまうと、全部のスレッドが巻き添えになって動けなくなる。 スレッドの生成やコンテキストの切り替えは軽い。しかし、マルチコアを生かすことができないため、シングルコアの環境でのみ使用される。 1:1 mapping OSのスレッドと言語のスレッドが1対1対応
この記事はエムスリー Advent Calendar 2025 2日目 兼 マネジメントチームブログリレー9日目の記事です。 こんにちは、エンジニアリンググループ General Manager 兼 基盤チームリーダーの横本(@yokomotod)です。 今回はgoroutineについての自由研究です。 「軽量」「何万個も作れる」「並行処理が簡単に書ける」...そんなgoroutineの裏側はどうなっているんでしょうか。 なぜOSスレッドより「軽い」の？ グリーンスレッドとは違うの？ なぜパフォーマンスが高いと言われるの？ この記事では、goroutineのようなランタイムをRustで自作することで、これらの疑問に答えることを目指しました。 ソースコードの全体は以下のリポジトリで公開しています。 github.com なぜRust？ OSスレッドは重い、のおさらい グリーンスレッドを作って
GoとRust - 並行処理編
GoとRustの変更処理を比較することで両者を深く理解する試みです。 詳しい内容やスライドでは省いたところをブログに書きました https://zenn.dev/nasa/articles/compare_rust_go_concurrency
なぜThrottleではなくDebounceだったのか？ 700並列リクエストと戦うサーバーサイド実装のすべて
YAPC::Fukuoka 2025 https://fortee.jp/yapc-fukuoka-2025/proposal/0b931b36-e916-4461-bbf1-886419280759
こんにちは、commmuneでデータサイエンティストをしているひぐです。 人間が苦手なマルチタスクをLLMに任せたら、効果的に処理してくれるのではないか?というモチベーションのもと、Pythonの非同期処理を使って並列かつストリーミングでChatGPTの回答を出力するアプリを作りました🤖 例えば下記は、ある課題を入力すると、深さ・広さ・構造・時間軸という異なる観点で解像度を上げてくれるアプリケーションです。 アプリに関する登壇資料↓ このアプリ作成にあたってPythonの非同期処理を勉強したところ、最初は多くの専門用語(コルーチン、イベントループ...)や独自の記法により、全体像をつかむのに苦戦しました。一方で、学んでみると予想以上にシンプルな記法で実装できること、そして応用範囲が広くて便利だと理解しました。 この記事では、そんな少し取っつきにくけど便利なPythonの非同期処理にフォー
非同期プログラミングについて、イメージだけを超速で掴むための記事を書きました。非同期プログラミングが全くわからない人、具体的には、「async await ってなに……？」「for 文で実行していくのと何が違うの……？」レベルの人を想定しています。 非同期プログラングって何？ 同期的じゃないプログラミングです。同期的ということは、プログラムが上から下に順々に実行されるということです。つまり、普通のプログラムはだいたい同期的です。言い換えれば、非同期プログラミングは順番が入れ替わる（可能性）のあるプログラムです。なぜそんなことをするかについては後述します。 ペペロンチーノを作りたい あなたはペペロンチーノを作りたいとします。以下のタスクが必要です。 パスタを茹でる（5 分） ニンニクを切る（1 分） ソースを作る（4 分）、ただしニンニクを切っている必要がある 盛り付けをする（0 分）、ただ
PEP 703 - 兼雑記
https://peps.python.org/pep-0703/ Python の GIL 外す話。これすごく楽しい読みものでした。参照カウントのところが一番人気だと思うのですが、他のところも色々良い。こういう、「んーこういうことするとこういう問題が起きない？」と思ったら次の章くらいでそれが説明される、みたいな読みものは大変好きです 参照カウント: オブジェクトっていうのは作ったスレッドが解放するというのがほとんどなんだから、その場合はロックをいらなくする、他に渡ったら普通の参照カウントぽくする、という話。 Swift に 2018 年に導入された 話らしい。他のスレッドに渡された後で DECREF すると他スレッド用の参照カウントが負になりうるのだけど、その時に queue に入れるということをして、ややこしいので、なんかこれ無しですむ方法はないのかなぁ……と Immortalize
「その処理、本当に並列ですか？」Node.js, Python, Ruby, Goで踏み抜くCPUバウンドの罠
この記事は「Hacobell Developers Advent Calendar」ー 8日目の記事です。 はじめに 「あの言語の並行処理って、結局どう動くんだっけ？」 日々の開発業務に追われる中で、ふと立ち止まってしまうことはありませんか？現代のアプリケーション開発において、マルチコアCPUの性能を最大限に引き出し、ユーザーに快適なレスポンスを返すために並行処理の理解は不可欠です。 しかし、使用する言語によって、そのアプローチや内部的な挙動は驚くほど異なります。 本記事では、Node.js, Python, Ruby, Goをピックアップし、それぞれの並行処理モデルが「CPUバウンドなタスク」と「I/Oバウンドなタスク」に対してどのように振る舞うのか、具体的なコード例を交えながらその違いを再整理します。 対象読者 本記事は以下のような方を想定しています。 複数の言語を日常的に使用している
OpenCVの新しい顔検出をブラウザでも試してみる
この記事はOpenCV Advent Calendar 2021の 23 日目の記事です。 はじめに 3 日目の記事で紹介されているように、OpenCV 4.5.4 では新しく顔検出/顔認識の API が実装されました。この記事ではこの顔検出 API をブラウザから呼んでみることにします。ブラウザから呼び出すにあたって、先にきちんとパフォーマンスを確認して使用する解像度を決めます。更に高速化のために SIMD とマルチスレッドを使った OpenCV の Wasm バイナリを作ります。その後、実用的な環境を想定して React のフロントエンドから呼び出すようにしてみます。ついでに WebRTC で実際に加工した画像が送信できることのデモまで行います。 OpenCV.js での新機能の扱い OpenCV.js で JavaScript から呼び出せる機能はホワイトリスト形式になっており、ビル
並行プログラミング入門
複数のプログラムを同時に実行する「並行プログラミング」は、処理速度を飛躍的に向上させる手法で、タスク管理、プロセス管理、スレッド管理をはじめ、複雑な仕組みについての幅広い知識とテクニックが必要となります。本書はRustとアセンブリ、そして一部Cを用い、CPUのアトミック命令、グリーンスレッド、アクターモデル、π計算、ソフトウェア・トランザクショナルメモリ、async/awaitなど、並行プログラミングに関する理論的な背景から実装までをカバー。さらに、アセンブリ実装の理解を深めるため、AArch64とx86-64アーキテクチャの説明も付録として収録。一歩一歩、着実に理解できるように、その仕組みから順を追って詳しく説明します。GitHub上で公開されているソースコードを実際に動かしながら、並行プログラミングの知識と理解を深めることができます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 書籍発行後に
はじめに C言語でコルーチンを扱う方法は色々ありますが、専用の命令を専用の記述方法で実装しなければならなかったりなど、あまりとっつきやすいものではありませんでした。 今日 X/Twitter のタイムラインで見付けた neco はまさにそんな悩みを解消できる物でした。 neco とは neco はコルーチンを使った非同期 I/O ライブラリです。 コルーチン: 開始、スリープ、一時停止、再開、移譲、および結合。 同期: チャネル、ジェネレータ、ミューテックス、条件変数、および待機グループ。 デッドラインとキャンセルのサポート。 ファイルディスクリプタを使った Posix フレンドリーなインターフェース。 ネットワーク、シグナル、ランダムデータ、ストリーム、およびバッファ付き I/O の追加 API。 公正かつ決定論的なスケジューラを備えた軽量ランタイム。 高速なユーザースペースのコンテキス
Goとマルチコアスケール実装
マルチコア化の未来予測 半世紀前にSF映画「2001年宇宙の旅」に登場するコンピューターHAL-9000が並列コンピューティングの未来を示しました。マルチコアで構成されたコンピューターの物理コアを取り除いてもすぐにクラッシュせずに性能ダウンして処理が継続するという演出がありました。 当時ですらシングルコアコンピューティングの限界が予想されていて、現状のコンピューティングがマルチコア化しているという未来をしっかり予測できていたことがわかります。 演出はコア数に応じてコンピューティング性能がスケールしていることを表現しています。これはマルチコアスケールするソフトウェア実装の未来を示していたと思います。 シングルコア性能向上の頭打ち 2003年以降あたりはCPUの動作周波数が伸び悩み出したところ。 https://queue.acm.org/detail.cfm?id=2181798 より その
Kernel/VM探検隊はカーネルや仮想マシンなどを代表とした、低レイヤーな話題でワイワイ盛り上がるマニアックな勉強会です。rui314氏は、制作中のリンカである「mold」について発表しました。全2回。後半は「mold」速さと、その高速化を実現するテクニックについて話しました。前半はこちら。 リンカが速いと何がうれしいのか植山類氏（以下、植山）：リンカが速くなって何がうれしいのか。普通にうれしいです。プログラムを書いているとうれしいことがわかると思いますが、makeを実行すると、普通は自分が直前に変更したファイルしかビルドしないので、デバッグをしていると1つのファイルを編集してビルドすることになります。 コンパイラは1つだけのファイルをコンパイルするのはそこそこ速いですが、リンカは基本的には実行ファイルを丸ごと作ります。全体の入力を一気に受け取って出力するため、差分コンパイルであってもリ
大分時間が経ってしまいましたが、2022/8/31 に開催された stand.fm 主催の TECH STAND #9 GitHub イベントに参加しました。 その際に呟いたやつが今回の記事の内容です 有り難いことに直ぐにフォロー頂きました。 あまり纏まった記事が見当たらなかったので、自分用のメモとしてまとめます。 他のCIにはあったアレ GitHub Actions を利用する前は、TravisCI や CircleCI を利用していました。 移行してから随分使ってないので、記憶が定かではないのですが という機能が標準であった気がします。 この機能の名前は何と呼ぶのでしょうか？地味だけれども、ないと困るアレですｗ GitHub Actions のリリース直後にこちらの機能と [ci skip] が使えずに後発なサービスなのにーと不満を覚えていました。 その後にアレの機能を実装したカスタム
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